États-Unis
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Genworth Financial
Ingénieur IA Principal
États-Unis
Henrico County, Virginia, United States
PythonSQLAWSKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos
CareScout Rejoignez-nous dans notre mission de simplifier et de dignifier l'expérience du vieillissement.
Nous sommes les enfants, frères et sœurs, voisins et amis de ceux qui naviguent dans le système fragmenté et déroutant des soins de longue durée. Notre équipe est d'une curiosité féroce et implacable dans notre quête d'un meilleur système – et nous sommes profondément engagés envers un sentiment d'appartenance pour tous, dans toutes les phases de la vie.
Nous créons une nouvelle expérience pour les personnes à la recherche de soins et leurs familles, en réunissant les options de soins de longue durée, les ressources non liées aux soins de santé, l'éducation et le soutien humain en un seul endroit. Nous travaillons dur, nous nous amusons, nous prenons soin les uns des autres et nous partageons la mission. Si cela vous semble être un endroit où vous pourriez vous épanouir, rejoignez-nous !
Nos quatre valeurs guident notre stratégie, nos décisions et nos interactions :
- Rendre humain. Nous nous soucions des personnes qui composent nos clients, collègues et communautés.
- Se concentrer sur les autres. Nous faisons ce qui est le mieux pour nos clients et collaborons pour faire progresser.
- Faire en sorte que cela se produise. Nous travaillons avec intention vers un objectif commun et forgeons ensemble des voies à suivre.
- Améliorer. Nous créons des carrières épanouissantes axées sur un but en apprenant du monde et les uns des autres.
INTITULÉ DU POSTE
Ingénieur IA Principal
À propos du rôle
Nous recherchons un ingénieur IA principal hautement qualifié et expérimenté pour rejoindre notre organisation croissante de données et de machine learning. Dans ce rôle, vous concevrez, construirez et développerez des systèmes intelligents qui alimentent nos produits, nos opérations et nos analyses. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les ingénieurs de données, les chefs de produit, les ingénieurs plateforme et les parties prenantes commerciales pour développer des modèles de machine learning de qualité production et des solutions basées sur l'IA sur notre plateforme Databricks Lakehouse.
Un candidat retenu est à la fois un praticien ML innovant et un ingénieur pratique solide capable de mener des projets du concept à la production. Vous êtes à l'aise pour naviguer dans l'ambiguïté, travailler avec des données incomplètes, diriger des discussions techniques et mettre en œuvre des systèmes robustes, observables et maintenables. Vous prospérez dans des environnements collaboratifs et aimez construire des fondations ML évolutives qui accélèrent le développement entre les équipes.
CareScout est une filiale à part entière de Genworth Financial, Inc, un fournisseur classé au Fortune 500 de produits, services et solutions aidant les familles à relever les défis financiers liés au vieillissement.
Localisation du poste
Ce poste est disponible pour les candidats à Richmond, VA (Hybride) ou pour les candidats à distance résidant dans les États/lieux sous le fuseau horaire de l'Est : Connecticut, Delaware, Floride, Géorgie, Indiana, Kentucky, Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, New Hampshire, New Jersey, New York, Caroline du Nord, Ohio, Pennsylvanie, Rhode Island, Caroline du Sud, Tennessee, Vermont, Virginie, Washington DC ou Virginie-Occidentale.
*Ce poste n'est pas éligible au parrainage de visa d'emploi*
Informations supplémentaires
Fourchette nationale : $120,900 - 187,000
Fourchette pour les zones à coût élevé (incluant New York) : $151,100 - 234,000
Avis : Ce rôle est aligné sur une fourchette de rémunération basée sur le marché national. La rémunération réelle variera en fonction de l'emplacement géographique, de l'expérience, des compétences et d'autres facteurs liés au poste. En plus du salaire de base, ce rôle est éligible à participer à un plan de primes incitatives. La rémunération incitative est basée sur la performance individuelle et de l'entreprise et n'est pas garantie.
Ce que vous ferez
Développement de modèles et Machine Learning appliquée
- Construire, entraîner, évaluer et déployer des modèles de machine learning pour des cas d'utilisation de prédiction, de classification, de NLP, de détection d'anomalies et d'IA générative.
- Appliquer des techniques ML modernes, des cadres d'expérimentation et des meilleures pratiques statistiques pour garantir la précision, l'équité et la fiabilité des modèles.
- Développer des applications basées sur LLM, des stratégies d'ingénierie de prompts et des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) le cas échéant.
Ingénierie des données et développement de fonctionnalités
- Concevoir et implémenter des fonctionnalités évolutives à l'aide de Delta Lake, Spark et Databricks Feature Store.
- Collaborer avec les équipes d'ingénierie des données pour comprendre la disponibilité, la qualité, la lignée et les modèles d'ingestion des données.
- Construire des pipelines automatisés et reproductibles qui prennent en charge les cycles d'entraînement, de validation et de rafraîchissement des modèles.
MLOps et mise en production
- Gérer le cycle de vie ML de bout en bout à l'aide des flux de travail Databricks, MLflow, des magasins de fonctionnalités et des registres de modèles.
- Développer des pipelines de déploiement de modèles automatisés et de CI/CD qui garantissent la performance et la fiabilité.
- Implémenter la surveillance de la dérive, de la dégradation des modèles, de la qualité des données et des régressions de performance.
Architecture des systèmes IA
- Concevoir des architectures ML modulaires et évolutives qui s'intègrent aux APIs, aux entrepôts de données, aux microservices et aux applications en aval.
- Évaluer quand appliquer des approches ML classiques, de deep learning ou basées sur LLM en fonction des contraintes commerciales.
Expérimentation et évaluation
- Développer des tests A/B, des cadres d'évaluation hors ligne/en ligne et des stratégies de validation statistique.
- Analyser les résultats des modèles avec clarté et communiquer les informations aux partenaires techniques et non techniques.
Collaboration interfonctionnelle
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit, ingénierie et commerciales pour identifier les opportunités ML, affiner les exigences et obtenir des résultats mesurables.
- Participer aux revues d'architecture, aux sessions de planification technique et aux discussions sur la feuille de route.
- Documenter le travail d'une manière évolutive et facile à adopter pour les futurs ingénieurs.
Apprentissage continu
- Se tenir au courant des cadres ML émergents, des avancées en matière de LLM, des capacités de Databricks et des modèles d'architecture évolutifs.
- Explorer de nouveaux outils, bibliothèques et plateformes qui peuvent améliorer les performances des modèles ou l'efficacité du développement.
Ce que vous apportez
- 7+ années d'expérience en machine learning, IA appliquée ou rôles d'ingénierie similaires.
- Solide expertise dans la construction de modèles ML avec Python, Spark, Databricks et MLflow.
- Connaissance approfondie des techniques ML modernes : modèles supervisés/non supervisés, deep learning, transformeurs, embeddings, magasins vectoriels et systèmes basés sur LLM.
- Solide compréhension des principes d'ingénierie logicielle : contrôle de version, tests, CI/CD, observabilité et architecture modulaire.
- Expérience dans le déploiement de modèles ML en production avec des pipelines et une surveillance fiables.
- Capacité solide à expliquer des concepts techniques à des parties prenantes non techniques.
- Expérience de travail dans des environnements produit agiles.
- Maîtrise de SQL et travail avec des ensembles de données distribués à grande échelle.
Atouts appréciés
- Expérience avec Databricks Model Serving, Unity Catalog, Feature Store et Delta Live Tables.
- Expérience dans la construction d'applications basées sur LLM, de systèmes RAG, de réglage fin ou de distillation de modèles.
- Connaissance de l'infrastructure cloud (AWS et Azure), de Kubernetes et de l'orchestration de conteneurs.
- Formation en statistiques, informatique, ingénierie de machine learning ou domaines connexes.
- Fort intérêt pour la construction de plateformes, d'outils et de cadres ML fondamentaux pour les équipes internes.
- Expérience avec les systèmes ML en temps réel, les flux de données en continu ou les architectures pilotées par événements.
Avantages pour les employés et bien-être
Les employés de Genworth font une différence dans la vie des gens chaque jour. Nous nous engageons à faire une différence dans la vie de nos employés.
- Rémunération compétitive et incitations de rémunération totale
- Couverture de soins de santé complète
- Plusieurs options de plan d'épargne 401(k)
- Inscription automatique à la fonctionnalité de compte de retraite dirigé par l'employeur (100% financé par l'employeur !)
- Congés payés généreux – Incluant 12 jours fériés payés, congés bénévoles et congés familiaux payés
- Assurance invalidité, vie et invalidité de longue durée
- Remboursement des frais de scolarité, remboursement des prêts étudiants et soutien à la formation et à la certification
- Soutien au bien-être, y compris le remboursement des abonnements à la salle de sport et les ressources du programme d'aide aux employés (soutien vie professionnelle/vie privée, gestion financière et juridique)
- Services de soutien aux aidants et de santé mentale
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