Optum 聘请 AI 或 ML 工程师 - 远程在美国 | LinkedIn

主要职责：构建企业 ML 和 GenAI 平台，支持实验、模型训练、评估、部署、监控和生命周期管理。生产化机器学习和生成式 AI 模型，使用批处理和实时推理架构。构建和操作 MLOps 和 LLMOps 管道，包括 CI/CT/CD 工作流，用于模型测试、验证、版本控制和跨环境推广。开发可扩展的、云原生的 ML 基础设施，使用 Docker、Kubernetes 和云 ML 平台如 AWS SageMaker、Azure ML 或 GCP Vertex AI。构建和管理 LLM 应用栈，包括 LLM 网关、编排层、模型路由、缓存和成本/性能优化。实施模型监控和生命周期管理系统，跟踪漂移、延迟、偏差和数据质量，同时启用自动重新训练。确保 ML 系统的治理、安全性和合规性，包括可追溯性、审计性、可重复性和可观测性。与数据科学家、数据工程师和软件工程师合作，定义生产 ML 标准和可扩展的 AI 解决方案。

要求：5 年以上在机器学习工程、MLOps 或 AI 平台工程中构建生产 ML 系统和可扩展模型管道的经验。4 年以上在 ML 系统中使用 Python 编程的经验，熟悉 PyTorch、TensorFlow 或 scikit-learn 等框架。3 年以上在 ML 生命周期平台如 MLflow、Kubeflow、SageMaker、Azure ML 或 GCP Vertex AI 上的经验。3 年以上使用 Docker、Kubernetes 和分布式系统构建云原生 ML 平台的经验。3 年以上在分布式数据处理和编排工具如 Spark、Ray、Airflow、Dagster、Prefect 上的经验。3 年以上在生成式 AI 和 LLMs 中的经验，包括提示工程、提示链和微调（指令微调和 LoRA/qLoRA）的经验。

福利：包括全面的福利套餐、激励和认可计划、股票购买计划和 401k 贡献（所有福利均受资格要求限制）。无论你在哪里或何时开始职业生涯，你都会发现广泛的福利和激励选择。

Optum 是一家致力于帮助人们过上更健康的生活，并让医疗系统对所有人更好工作的公司。我们相信每个人——无论种族、性别、性取向、年龄、位置或收入——都应有机会过上最健康的生活。然而，今天仍然有许多障碍使人们无法获得良好的健康，这些障碍 disproportionately 面临有色人种、历史边缘群体和低收入人群。我们致力于减轻我们的环境影响，并提供和交付公平的护理，以解决健康不平等和改善健康结果——这是我们的企业优先事项，反映在我们的使命中。

申请截止日期：此职位将发布至少 2 个工作日或直到收集到足够的候选人池。职位发布可能会因申请量大而提前结束。