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knok
Ingénieur Machine Learning
À distancePortugal
Matosinhos, Portugal
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Chez knok, nous osons diriger et humaniser la transformation numérique des soins de santé. Nous envisageons un monde où chacun a un accès rapide à des soins de santé de qualité grâce à la technologie numérique, créant ainsi une société plus égalitaire. Nous y croyons sincèrement, et cela se reflète dans chaque personne qui adopte cette mission.
Grâce à une stratégie de 'Digital Front Door', knok connecte patients, prestataires et professionnels de la santé en un seul endroit. Notre plateforme 'white-label' axée sur l'API permet une expérience de soins de santé continue, engageante et personnalisée pour toutes les pathologies grâce à un moteur de parcours patient de pointe.
En nous appuyant sur la pratique clinique régulière comme principale source de connaissances, nous exploitons des données prêtes à l'emploi pour améliorer l'automatisation des soins et augmenter les économies financières. Depuis 2015, nous avons permis plus de 2.5 millions d'interactions cliniques dans plus de 12 pays. Notre plateforme est évolutive et prête pour l'IA, renforçant la puissance des soins basés sur les données pour offrir de meilleurs résultats à toutes les étapes de la vie.
Êtes-vous prêt à nous rejoindre pour révolutionner les soins de santé et avoir un impact tangible sur la vie des gens ?
À propos du poste
Nous recherchons un Ingénieur Machine Learning pour rejoindre notre équipe et construire, maintenir et surveiller des fonctionnalités basées sur le ML qui ont un impact direct sur notre plateforme et nos flux de travail de soins de santé. Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie des données, de produit et cliniques pour mener des initiatives de l'expérimentation et de l'évaluation au déploiement, à la surveillance et à l'amélioration continue.
Vous travaillerez à l'intersection de la science des données et de l'ingénierie logicielle en déployant des systèmes robustes et évolutifs construits sur des données de santé. Ce rôle exige de solides compétences en codage et en conception de systèmes, des bases solides en ML, et la capacité de transformer des idées en fonctionnalités prêtes pour la production.
Si cela vous parle, continuez à lire !
En tant qu'Ingénieur Machine Learning, vous allez :
- Contribuer à la conception, la construction, l'évaluation, la livraison et l'amélioration du produit par le développement d'IA/ML.
- Travailler aux côtés des équipes Produit, Données et Ingénierie pour implémenter des fonctionnalités basées sur l'IA/ML.
- Développer des initiatives à travers la pile IA (ingénierie de prompts, RAG, fine-tuning, workflows d'agents), prototyper rapidement et déployer en production.
- Collaborer avec l'équipe d'ingénierie des données pour développer les ensembles de données nécessaires à la construction et à l'évaluation des modèles.
- Lire des recherches dans le domaine de l'IA appliquée à la santé et traduire les avancées de la recherche en fonctionnalités produit tangibles.
Votre profil
Pour être considéré pour ce poste, voici les compétences que nous recherchons :
- Diplôme de Licence ou Master en Informatique, Science des Données, Mathématiques, Physique ou un domaine connexe.
- 2+ années d'expérience professionnelle en tant qu'ingénieur ML, chercheur appliqué ou ingénieur logiciel avec une spécialisation dans les systèmes ML.
- Expérience dans la prise en charge d'initiatives ML appliquées, de la première expérimentation et du prototypage à l'évaluation, au déploiement et à l'itération en production.
- Solides bases en machine learning, y compris l'IA générative.
- Expérience dans le déploiement de services ML/IA dans un environnement cloud.
- Capacité à communiquer des concepts techniques à des parties prenantes non techniques.
Atouts supplémentaires
- Expérience avérée dans la construction et le déploiement de logiciels de qualité production dans le domaine de la santé.
- Expérience avec des plateformes d'entraînement et d'observabilité de modèles (par exemple, Vertex AI, SageMaker, WandB, MLFlow, LangSmith, Langfuse).
- Expérience avec les bases de données vectorielles (par exemple, ChromaDB, Pinecone).
- Expérience de travail avec des bases de données analytiques (BigQuery, Redshift, Snowflake).
Étapes du recrutement
- Entretien RH : Une conversation pour mieux vous connaître, explorer votre parcours et vos motivations, et vous présenter knok, notre culture et le poste.
- Entretien avec le Hiring Manager : Une courte conversation avec le Hiring Manager pour discuter de votre expérience en science des données, de votre approche de la recherche, de votre expérience technique et de votre état d'esprit face à la résolution de problèmes.
- Étude de cas : Un exercice pratique conçu pour comprendre comment vous structurez un problème, abordez l'évaluation des modèles et équilibrez la recherche avec la préparation à la production.
- Entretien final : Une conversation avec le Hiring Manager et un membre de notre équipe de direction, au cours de laquelle vous présenterez et discuterez de votre étude de cas, expliquerez vos décisions techniques et explorerez votre approche de la collaboration, de la responsabilité et de l'impact.
Nous savons que les excellents candidats ne correspondent pas toujours à une liste de contrôle rigide. Si vous ne remplissez pas toutes les exigences mais que vous êtes passionné par l'IA et les soins de santé, nous vous encourageons vivement à postuler !
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