机器学习工程师（AI平台）

职责：AI平台开发：开发和实施AI代理和自动化，加速内部工程流程和客户面向的交付流程，负责整个生命周期从问题发现，到原型设计，评估，硬化和生产部署。贡献可重用的库、提示模板、工具使用模式和评估框架回AI平台。集成：与软件工程师合作，将AI整合到公司的现有软件基础设施中，支持无缝的功能和性能。协作：与产品经理、实施顾问、工程师和业务运营团队直接合作，识别痛点，界定解决方案，迭代到可衡量的结果。研究和学习：保持对LLM、代理框架（LangChain、Strands等）、机器学习和医疗技术的最新进展，并将新知识应用于团队内的创新。性能和可靠性：优化AI系统以提高准确性、延迟、成本和安全性，特别关注人机交互设计和适用于医疗的防护措施。文档：维护清晰的模型开发过程、方法和结果的文档，以确保透明性和可重复性。

教育：计算机科学、机器学习、数据科学或相关领域的硕士学位。相关经验的学士学位也将被考虑。经验：2-4年在生产环境中构建和部署ML或AI系统经验。与非技术利益相关者直接合作或在嵌入式/咨询式工程角色中的经验是一个优势。技术技能：精通Python。有LLM API、代理框架（LangChain、Strands等）和提示工程以及传统ML框架（PyTorch、scikit-learn等）的经验。扎实的软件工程基础——版本控制、测试、CI/CD，以及在完整开发生命周期中的舒适度。医疗知识：对医疗数据、临床工作流程和监管要求感兴趣或熟悉。有电子健康记录（EHR）或其他医疗数据集经验的优先，但不是必需的。分析技能：强大的问题解决技能和能够与复杂数据集一起工作，以得出可操作见解的能力。沟通：优秀的口头和书面沟通技能，能够向非技术利益相关者解释技术概念。建造心态：被将想法转化为工作解决方案所激励。您在模糊问题空间中平衡速度与质量，快速学习新领域。团队合作：在跨职能团队环境中能够合作，接受反馈，并为团队的成功做出贡献。

健康Edge致力于建立一个支持团队多样性的工作环境和文化。我们希望拥有一个包容性的工作场所。我们希望成为所有员工都有机会归属、做出影响并交付优秀软件和服务给客户的地方。

HealthEdge是一家致力于通过人工智能和机器学习技术推动医疗行业创新的科技公司。我们专注于利用AI解决医疗领域中的复杂问题，包括医疗数据分析、患者护理优化以及医疗流程自动化等。公司致力于构建可靠、安全且具有高可扩展性的AI解决方案，以提升医疗服务的质量和效率。