États-Unis
Amplify Energy Services LLC
Doctronic
New York, New York, United States
Ingénieur IA Senior
Rendons les soins de santé de haute qualité gratuits et accessibles à tous grâce à l'IA. Le médecin IA de Doctronic gère déjà des millions de consultations ; notre objectif est de passer à des milliards tout en améliorant continuellement la sécurité et la précision cliniques. Cela signifie faire progresser la manière dont les systèmes d'IA raisonnent, apprennent, récupèrent des preuves et gagnent la confiance dans les soins cliniques réels.
Doctronic exerce une pratique clinique réelle, avec des patients consultant notre médecin IA chaque jour. Cela nous donne un ensemble de données que personne d'autre n'a pour tester des idées. Nous nous engageons à publier et à ouvrir notre code au fur et à mesure.
New York City ou San Francisco | Hybride sur site | Temps plein
Organisation axée sur les bâtisseurs : ingénieurs seniors qui s'approprient un problème et le mènent à bien
L'autonomie ici signifie avancer rapidement selon votre propre jugement et impliquer tôt les partenaires cliniques, produit ou ingénierie lorsque le problème l'exige, pas après.
Doctronic est un employeur qui respecte l'égalité des chances. Nous célébrons la diversité et nous nous engageons à créer un environnement inclusif pour tous les employés.
Vous construirez les systèmes de raisonnement, les méthodes d'apprentissage, les algorithmes de récupération et l'infrastructure d'évaluation qui permettront à chaque composant de l'IA clinique de Doctronic de s'améliorer à chaque itération et de gagner une plus grande autonomie au fil du temps.
Ce rôle combine recherche et ingénierie. Ce qui compte, c'est le travail expérimental ou de modélisation réel que vous pouvez également livrer, que vous veniez du ML appliqué ou de la science des données avec de solides compétences en ingénierie, ou de l'ingénierie avec une orientation recherche.
Concevoir et implémenter la prochaine génération de l'architecture derrière le médecin IA de Doctronic, y compris le raisonnement, la réflexion, la vérification, l'utilisation d'outils, le routage, la gestion de l'incertitude et l'escalade.
Construire des systèmes dans lesquels des agents et des modèles spécialisés travaillent ensemble pour prendre des décisions cliniques de manière sûre, fiable et efficace, avec une architecture qui soutient l'auto-amélioration au fil du temps.
Construire la plateforme d'évaluation, les grilles d'évaluation, les simulations et les expériences qui mesurent les performances du médecin IA et savent quand un score de référence récompense le mauvais comportement.
Identifier ce qui doit être amélioré, qu'il s'agisse du raisonnement, de la récupération, du comportement du modèle, des données ou de l'ingénierie, et déterminer si chaque intervention a réellement amélioré le système.
Appliquer des méthodes telles que le fine-tuning, la distillation, l'apprentissage par renforcement, l'optimisation des préférences, et l'optimisation des prompts et des systèmes pour améliorer des composants spécifiques du médecin IA.
Construire les pipelines de données d'entraînement, de feedback, de récompense et d'expérimentation qui transforment les résultats d'évaluation et l'expertise clinique en améliorations du système.
Construire des algorithmes de recherche, de classement, de récupération et d'ancrage qui connectent le raisonnement clinique aux preuves médicales fiables, au contenu spécifique au partenaire et au contexte du patient.
Améliorer et évaluer la récupération en fonction de son effet sur les décisions cliniques en aval, et pas seulement sur les métriques de pertinence des documents.
Où que vous travailliez, vous serez responsable du problème de bout en bout, de sa définition à la mesure de son succès.
Vous êtes un ingénieur d'esprit recherche qui souhaite construire des systèmes intelligents et qui est tout aussi sérieux quant à la compréhension et à la démonstration de leur efficacité.
Vous avez une expérience approfondie dans au moins deux des domaines suivants :
Vous avez de solides bases en ML, y compris les données d'entraînement, les objectifs, les métriques, l'analyse des défaillances, la calibration et la validation.
Vous êtes à l'aise pour travailler dans des domaines où la vérité terrain est incomplète, où les experts divergent, et où le bon mouvement est parfois de remettre en question ce que signifie "correct" avant de répondre.
Vous réfléchissez à l'impact commercial de votre travail et vous définissez la portée et priorisez les solutions en conséquence.
Vous avez de solides bases en ingénierie, vous construisez de vrais systèmes, pas seulement des notebooks ou des expériences ponctuelles.
Vous communiquez clairement et collaborez bien avec les équipes d'ingénierie, cliniques et produit.
Généralement, les candidats auront un diplôme d'études supérieures dans une discipline quantitative, computationnelle ou scientifique et 3+ années d'expérience appliquée ou de recherche hautement pertinente en IA/ML ; ou 7+ années d'expérience pertinente dans la construction et la recherche de systèmes ML, y compris un travail pratique récent avec LLMs et l'IA générative.
Nous accordons plus d'importance à la profondeur de votre travail qu'à un diplôme ou un parcours professionnel spécifique.
Doctronic est soutenu par Union Square Ventures, Lightspeed Venture Partners et Abstract Ventures, avec trois tours de financement réalisés entre février 2025 et janvier 2026.
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