Estados Unidos
PwrQ Holdings LLC
ELLKAY, LLC
Engenheiro de ML Aplicado Sênior
Estados Unidos
United States
PythonSQL
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
A ELLKAY começou fornecendo soluções de conectividade para laboratórios e, em poucos anos, cresceu para também oferecer soluções de gerenciamento de dados para organizações ambulatoriais. A ELLKAY é agora uma parceira de confiança em gerenciamento de dados em cinco segmentos de saúde. As soluções da ELLKAY continuam a atender laboratórios e práticas ambulatoriais, tendo se expandido para capacitar hospitais e sistemas de saúde, fornecedores de TI em saúde, práticas ambulatoriais, planos de saúde e outras organizações de saúde com tecnologias e soluções de ponta que impulsionam suas estratégias de crescimento e interoperabilidade.
Hoje, a ELLKAY permanece fiel aos nossos valores fundamentais, construindo relacionamentos sólidos com parceiros e oferecendo serviço e suporte inigualáveis, ao mesmo tempo em que fornece soluções inovadoras e escaláveis para os desafios que nossos clientes enfrentam no mundo atual, rico em dados.
A experiência da ELLKAY, a abordagem focada no cliente e a reputação de inovação, velocidade e precisão diferenciam a ELLKAY como uma parceira de primeira linha para suas necessidades de interoperabilidade e estratégia de gerenciamento de dados.
Descrição da Vaga
Desenvolver capacidades de ML aplicado e NLP que ajudem a ELLKAY a entender dados de saúde, descobrir o escopo de migração, extrair conteúdo de documentos e recuperar evidências de arquivos relevantes. O engenheiro trabalhará com analistas clínicos e equipes de DME para definir rótulos, treinar e avaliar modelos e preservar o significado clínico. A função é responsável pela qualidade do modelo de domínio e pelos experimentos, desde a definição do problema até a adoção em produção.
DEVERES E RESPONSABILIDADES ESSENCIAIS
- Desenvolver descoberta de esquemas e documentos, extração de entidades clínicas, classificação semântica, recomendações de terminologia e detecção de anomalias na qualidade dos dados.
- Definir rótulos de relevância clínica e benchmarks para o modelo de dados canônico da ELLKAY e mapeamentos FHIR, recuperação de arquivos e recomendações de interoperabilidade.
- Combinar regras de domínio, embeddings, modelos supervisionados e LLMs. Preservar o contexto do paciente, unidades, datas, negação e referências de origem.
- Prototipar busca em arquivos e respostas citadas. Especificar abstenção e revisão por especialistas no assunto (SME) quando a evidência estiver incompleta ou o significado clínico for ambíguo.
- Projetar experimentos piloto e analisar a aceitação dos revisores, a gravidade dos erros, o tempo de tarefa e o desempenho entre famílias de sistemas de origem.
- Treinar e adaptar modelos onde dados rotulados e avaliação justifiquem. Comparar com linhas de base simples e reter evidências de origem para fatos e recomendações extraídos.
COLABORAÇÃO E RESPONSABILIDADE
Trabalhar em parceria com engenheiros de plataforma de dados e de produto, especialistas clínicos/de dados (SMEs), DME/QA e equipes de segurança. Construir serviços reutilizáveis para produtos da ELLKAY e preservar evidências de origem, direitos de uso de dados aprovados e isolamento de locatários. Propostas de modelos ou agentes seguem fluxos de trabalho estabelecidos de aprovação humana e lançamento de plataforma.
QUALIFICAÇÕES
QUALIFICAÇÕES NECESSÁRIAS
- 5+ anos de experiência em ML aplicado, NLP ou experiência equivalente em engenharia de produção, incluindo desenvolvimento e avaliação de modelos.
- Sólidos conhecimentos em Python e SQL, estatística aplicada, design experimental, aprendizado supervisionado, recuperação de informações e NLP usando frameworks de ML modernos.
- Experiência prática com conjuntos de dados de saúde, fluxos de trabalho de EHR/laboratório, HL7 v2 ou FHIR e terminologia clínica.
- Experiência na curadoria de rótulos, construção de conjuntos de dados de avaliação representativos, análise da gravidade de erros e prevenção de vazamento entre clientes ou famílias de origem.
- Capacidade de combinar regras clínicas, embeddings, modelos treinados e LLMs, além de medir confiança e abstenção.
- Capacidade de trabalhar diretamente com especialistas clínicos (SMEs) e comunicar o comportamento do modelo para as equipes de produto e engenharia. Um diploma relevante ou experiência prática equivalente é aceitável.
QUALIFICAÇÕES DESEJÁVEIS
LOINC, SNOMED CT, ICD-10, RxNorm, OCR/extração de documentos, negação clínica e raciocínio temporal, learning-to-rank e experiência em migração/arquivamento. Familiaridade com PyTorch, scikit-learn, modelos transformer ou ferramentas equivalentes.
Prêmios
RESULTADOS ESPERADOS
- Primeiros 90 dias: definir o caso de uso de saúde selecionado, produzir um benchmark revisado por especialistas (SME) com rótulos de gravidade de erro e estabelecer linhas de base manuais/de regras/de modelo.
- Em seis meses: entregar um piloto de descoberta, extração ou recuperação que atenda aos limites de qualidade clínica acordados e relate precisão/recall, relevância da evidência, cobertura e abstenção.
- Em 12 meses: visar 30% menos tempo de descoberta/revisão do analista em tarefas piloto comparáveis, sem aumento de erros críticos. Demonstrar desempenho em duas famílias de origem e preservar a procedência de todos os fatos clínicos expostos.
- As metas de qualidade, desempenho e impacto nos negócios serão calibradas de acordo com os casos de uso selecionados e suas linhas de base iniciais. A entrega depende das capacidades da plataforma correspondente e do escopo piloto do cliente aprovado.
Nossa cultura incrível inclui:
- Trabalhar com pessoas talentosas, colaborativas e amigáveis que amam o que fazem
- Crescimento profissional interno
- Ambiente de inovação
- Almoços diários gratuitos na sede
Prêmios
- 2025 Top Workplaces Employee Appreciation
- 2025 Top Workplaces Employee Well-Being
- 2025 Top Workplaces Professional Development
- 2025 Top Workplaces Leadership
- 2026 USA Today Top Workplaces
- 2026 NJ Top Workplaces
Informações adicionais
Na ELLKAY, estamos comprometidos em operar como um local de trabalho híbrido, oferecendo aos funcionários flexibilidade na forma como estruturam seu tempo entre o trabalho no escritório e o trabalho remoto. Reconhecemos a importância de promover conexões, colaboração e criatividade dentro da cultura do nosso escritório e seu impacto positivo em nossos negócios. Nossa filosofia de operar como um local de trabalho híbrido ressalta nossa dedicação em permitir que os funcionários adaptem o equilíbrio entre vida profissional e pessoal às suas preferências individuais. Para aqueles que não residem a menos de 40 milhas de um de nossos escritórios, estamos abertos a considerar o trabalho remoto para candidatos cujas habilidades e experiência estejam fortemente alinhadas com a função. Embora priorizemos um ambiente de trabalho híbrido para a maioria das funções, entendemos a importância da flexibilidade e estamos abertos ao trabalho remoto para posições específicas e conjuntos de habilidades especializados.
Para mais informações sobre nossa empresa, visite ELLKAY.com.
A ELLKAY LLC é um local de trabalho livre de fumo.
ELLKAY, LLC oferece oportunidades iguais de emprego a todos os funcionários e candidatos a emprego e proíbe discriminação e assédio de qualquer tipo, independentemente de raça, cor, religião, idade, sexo, origem nacional, status de deficiência, genética, status de veterano protegido, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, ou qualquer outra característica protegida por leis federais, estaduais ou locais.
Faixa de remuneração: $170,000 - $210,000
Benefícios
A ELLKAY oferece um pacote de benefícios abrangente e competitivo que começa no primeiro dia!
Incluindo:
- Benefícios médicos, odontológicos e oftalmológicos
- Seguro de vida e invalidez de longo prazo (LTD) pagos pelo empregador
- 401k com contrapartida – uma vez cumprida a elegibilidade
- Equilíbrio entre vida profissional e pessoal
- Programa de voluntariado remunerado
- Horário de trabalho flexível
- FTO generoso
- Opções de trabalho remoto
- Descontos para funcionários
- Licença parental
- Subsídios para academia / aulas de exercícios
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