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Be Structured Technology Group
TailorCare
Senior ML/AI Engineer
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Über TailorCare
TailorCare transformiert die Erfahrung in der spezialisierten Gesundheitsversorgung. Unser umfassendes Pflegeprogramm verfolgt einen zutiefst persönlichen, evidenzbasierten Ansatz, um die Behandlungsergebnisse für Patienten mit Gelenk-, Rücken- und Muskelbeschwerden zu verbessern. Durch die Kombination einer sorgfältigen Bewertung der Symptome, der Gesundheitsgeschichte, der Präferenzen und der Ziele der Patienten mit prädiktiven Daten und den neuesten evidenzbasierten Leitlinien helfen wir Patienten dabei, den für sie effektivsten Behandlungsweg auszuwählen und zu beschreiten – bei jedem Schritt.
TailorCare schätzt die Erfahrungen und Perspektiven von Menschen mit unterschiedlichstem Hintergrund. Wir sind ein äußerst kollaboratives, neugieriges und entschlossenes Team, das mit Leidenschaft daran arbeitet, ein wachstumsstarkes Start-up zu skalieren, um das Leben derer zu verbessern, die unter Schmerzen leiden. TailorCare ist ein Remote-First-Unternehmen mit einem hybriden Büro in Nashville.
Über die Rolle
Das Data-Science-Team von TailorCare entwickelt die ML/AI-Systeme, die entscheiden, welche Patienten wir erreichen, wann und wie. Wir liefern ein Portfolio an Modellen und eine Echtzeit-Entscheidungsplattform, die diese in jedem von uns bedienten Markt einsetzt und aus jedem Ergebnis lernt, das sie beeinflusst. Die schwierige Herausforderung ist nicht der Score. Es ist die Frage, welche Maßnahme für wen, wann, über welchen Kanal ergriffen wird und wie das Ergebnis zurückfließt. Der Ingenieur, der diese Plattform aufbaut, gestaltet maßgeblich, wie TailorCare Pflege in großem Maßstab bereitstellt.
Als Senior ML/AI Engineer bringen Sie Modelle vom Prototyp in die Produktion und halten sie am Laufen. Was Sie bereitstellen, geht live und wird von Pflegeteams genutzt, die mit echten Patienten arbeiten. Sie verantworten die Technik hinter unseren prädiktiven und entscheidungsunterstützenden Systemen: Bereitstellungs- und Retraining-Workflows, Monitoring, die ereignisgesteuerten Echtzeit-Pfade, die Modellausgaben mit den Teams und Systemen verbinden, die darauf reagieren, sowie die GenAI-Anwendungen, die unsere Pflegeteams bereits nutzen. Sie helfen dabei, unsere Plattform von einem Databricks-Lakehouse in Richtung einer hybriden Architektur auf AWS weiterzuentwickeln, und Sie heben die technische Messlatte für ein Team aus starken Modellierern und Data Scientists im Gesundheitswesen. Sie berichten an den Director, AI & Decision Intelligence, und arbeiten eng mit Partnern aus den Bereichen Data Engineering, Software Engineering, Klinik und Operations zusammen.
Hauptaufgaben
- Aufbau der Entscheidungs- und Feedback-Ebene zwischen Score und Aktion: Logik zur Aktionsauswahl, Zuweisung von Holdout- und Experimentgruppen, Erfassung von Ergebnissen sowie Pipelines zur Messung des Lifts pro Aktion und Kanal.
- Konzeption und Aufbau ereignisgesteuerter Echtzeit-Integrationen zwischen Modellausgabe und den Systemen, die darauf reagieren: Streaming-Pipelines, versionierte Schemata und Verträge, Replay, Reihenfolge und Fehlerbehandlung.
- Verantwortung für die Kosten pro Service über die gesamte Plattform hinweg: Instrumentierung von Rechenleistung, Streaming, Inferenz und LLM-Ausgaben pro Modell und Entscheidung, Festlegung von Budgets und Warnmeldungen sowie Etablierung der Kosten als Release-Kriterium neben Latenz und Genauigkeit.
- Bereitstellung, Überwachung und Retraining von ML-Produktionsmodellen mit CI/CD, Modell-Registry und Alarmierung, die einen hohen Zuverlässigkeitsstandard im Gesundheitswesen erfüllen, einschließlich Drift, Abdeckung und Kalibrierung nach Kohorte und Markt.
- Aufbau und Verbesserung prädiktiver Modelle auf Basis von Gesundheitsdaten, Autorisierungen und operativen Daten sowie deren Validierung unter Produktionsbedingungen vor der Veröffentlichung.
- Vorantreiben des Ausbaus unserer AWS-nativen Präsenz neben unserem Databricks-Lakehouse: Infrastructure as Code, IAM und sichere Datenverarbeitung, containerisierte Inferenz sowie verwaltete Foundation-Model-Dienste unter PHI-Kontrollen.
- Erweiterung unseres Feature-Stores und unserer Datenbestände in Richtung Echtzeit-Features, sobald neue Ereignisquellen hinzukommen.
- Verantwortung für und Erweiterung unserer GenAI-Produktionsanwendungen, einschließlich LLM-Pipelines und agentischer Workflows, mit den notwendigen Evaluierungs-, Retrieval-, Guardrail- und Kostenkontrollen, um sie sicher mit Patientendaten zu betreiben.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Operationalisierung neuer Modelle sowie mit Data- und Software-Engineering bei gemeinsamen Pipelines, Schnittstellen und Verträgen.
- Unterstützung bei der Etablierung und Aufrechterhaltung technischer Standards gemeinsam mit dem ML Engineering Lead: Code-Reviews, automatisierte Tests, Reproduzierbarkeit, Dokumentation und Release-Disziplin. Mentoring von Data Scientists in Bezug auf Produktionspraktiken.
- Sonstige zugewiesene Aufgaben.
Mindestanforderungen
- Abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
- 5+ Jahre Erfahrung in ML Engineering, MLOps oder Data Science, davon 3+ Jahre im Betrieb von ML-Systemen in der Produktion.
- Produktionserfahrung mit Databricks, PySpark, Delta Lake und MLflow.
- Produktionserfahrung mit AWS-Daten- und ML-Diensten sowie Infrastructure as Code (Terraform, CDK oder CloudFormation).
- Praktische Erfahrung im Entwurf und Betrieb von ereignisgesteuerten oder Streaming-Systemen (Kinesis, Kafka oder gleichwertig) mit Schema- oder Vertragsmanagement.
- Fundierte Kenntnisse in Python und SQL sowie Erfahrung im Aufbau und der Evaluierung von ML-Modellen mit scikit-learn, XGBoost oder PyTorch.
- CI/CD für ML-Workloads sowie Modell- und Pipeline-Monitoring.
- Fähigkeit und Bereitschaft zu Reisen von bis zu 10% nach Bedarf für Vor-Ort-Meetings, Teamzusammenarbeit und Firmenveranstaltungen.
Wünschenswerte Qualifikationen
- Erfahrung im Aufbau von Empfehlungs-, Entscheidungs- oder Experimentiersystemen in der Produktion, einschließlich Uplift- oder Bandit-Ansätzen.
- dbt und Lakehouse-Datenmodellierung.
- Erfahrung mit Gesundheitsdaten (Leistungsabrechnungen, Anspruchsberechtigung, Vorabgenehmigungen, EHR) und Anforderungen an den Umgang mit PHI.
- Containerisierte Modellbereitstellung und gestaffelte oder Canary-Deployment-Muster.
- Amazon Bedrock oder andere verwaltete Foundation-Model-Plattformen unter einem HIPAA BAA.
- Agentische Frameworks und Retrieval-Systeme in der Produktion.
- Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von LLM-basierten Anwendungen, einschließlich Evaluierung und Guardrails.
Kompetenzen
- Engineering-Mentalität – Findet den kleinsten gemeinsamen Nenner bei der Arbeit und baut die Plattform, die das nächste Modell schneller bereitstellbar macht als das vorherige.
- Wissenschaftlicher Ansatz – Geht von einer offenen Frage aus, entwirft die Analyse oder das Modell zur Beantwortung und validiert, bevor es als vertrauenswürdig eingestuft wird.
- Suche nach Einfachheit – Baut mit der minimal notwendigen Komplexität und entwirft für die Person, die es als Nächstes wartet.
- Eigenverantwortung – Bringt ein System vom Entwurf über die Produktion bis zum Monitoring, ohne darauf zu warten, dass ein anderes Team dies übernimmt.
- Kollaborativ – Arbeitet über Data Engineering, Software Engineering, Klinik und Operations hinweg, um Schnittstellen zu vereinbaren und diese einzuhalten.
- Gute Kommunikation – Erklärt, was ein System tut und warum es wichtig ist, in einer Sprache, die ein Pflegeteam oder ein Finanzpartner nachvollziehen kann.
TailorCare ist bestrebt, Mitarbeiter mit unterschiedlichem Hintergrund zu rekrutieren und zu halten, und ermutigt qualifizierte Kandidaten zur Bewerbung. TailorCare ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und nicht aufgrund von Alter, Geschlecht, geschlechtlicher Identität/Ausdruck, sexueller Orientierung, Hautfarbe, Rasse, Weltanschauung, nationaler Herkunft, Abstammung, Religion, Familienstand, politischer Überzeugung, körperlicher oder geistiger Behinderung, Schwangerschaft, Militär- oder Veteranenstatus diskriminiert.
Was wir bieten
- Sinnvolle Arbeit: Wir widmen uns unserer Mission und schätzen unsere Patienten und einander sehr. Jeder Tag bietet die Möglichkeit, einen positiven Einfluss zu nehmen.
- Arbeitsumgebung: Wir agieren als Remote-First-Unternehmen mit Optionen für ein hybrides Arbeitsmodell in Nashville.
- Freizeit: Unsere großzügigen Pläne für bezahlten Urlaub (PTO) und Feiertage stellen sicher, dass Sie ausreichend Zeit zum Ausruhen und Auftanken haben.
- Familie zuerst: Wir bieten bezahlten Elternurlaub und unterstützen eine gesunde Work-Life-Balance, wobei wir Flexibilität und Autonomie fördern. Wir lieben es, über unsere Familien und Haustiere zu sprechen!
- Umfassende Leistungen: Ab Tag 1 genießen Mitarbeiter Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherungen, Wellness-Ressourcen und einen Arbeitgeberzuschuss zum HSA.
- Faire Vergütung: Wir verpflichten uns zu einer gerechten Bezahlung für alle Teammitglieder und unterstützen Ihre zukünftigen Ziele mit einem 401k-Plan, der Arbeitgeberzuschüsse beinhaltet.
- Gemeinschaft: Wir fördern ein integratives Umfeld, in dem Sie sich auf Ihre Teamkollegen verlassen, ehrliches Feedback teilen und sich jeden Tag bei der Arbeit als Sie selbst wohlfühlen können.
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