Estados Unidos
B&A
Stanford Health Care
Ingeniero DevOps
Estados Unidos
Newark, California, Estados Unidos
PythonAWSDockerKubernetesRustGoTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Ubicaciones
1.0 FTE Jornada completa Diurno - 08 Horas R2655028 Híbrido 108480039 TDS Data Science Innovation Technology & Digital Solutions NEWARK, 7600 Gateway Blvd, California
Diurno - 08 Horas (Estados Unidos de América)
Stanford Health Care
Demandas Físicas y Condiciones de Trabajo
Patógenos Transmitidos por la Sangre
Categoría III - Tareas que NO implican exposición a sangre, fluidos corporales o tejidos, y tareas de Categoría I que no son una condición de empleo.
Estos principios se aplican a TODOS los empleados:
Compromiso de SHC de Proporcionar una Experiencia Excepcional para Pacientes y Familias
Stanford Health Care establece un alto estándar para la entrega de valor y una experiencia excepcional para nuestros pacientes y familias. Los candidatos a empleo y los empleados existentes deben adoptar y ejecutar los estándares C-I-CARE para todos nuestros pacientes, familias y entre nosotros. C-I-CARE es la base de la experiencia del paciente de Stanford y representa un marco para las interacciones centradas en el paciente. En pocas palabras, hacemos lo que sea necesario para permitir y empoderar a los pacientes y familias para que se centren en la salud, la curación y la recuperación.
Usted hará esto ejecutando nuestros tres pilares de experiencia, desde la perspectiva del paciente y la familia:
- Conóceme: Anticipa mis necesidades y estado para ofrecer una atención eficaz.
- Muéstrame el Camino: Guíame y orienta mis acciones para lograr mejores resultados y una mejor salud.
- Coordina para Mí: Encárgate de la complejidad de mi atención a través de la coordinación.
Empleador con Igualdad de Oportunidades Stanford Health Care (SHC) valora enormemente la diversidad y se compromete con la igualdad de oportunidades y la no discriminación en todas sus políticas y prácticas, incluido el ámbito del empleo. En consecuencia, SHC no discrimina a ninguna persona por motivos de raza, color, sexo, orientación sexual o identidad y/o expresión de género, religión, edad, origen nacional o étnico, creencias políticas, estado civil, condición médica, información genética, condición de veterano o discapacidad, o la percepción de cualquiera de los anteriores. Se anima a postularse a personas de todos los géneros, miembros de todos los grupos raciales y étnicos, personas con discapacidades y veteranos. Los solicitantes cualificados con antecedentes penales serán considerados tras una evaluación individualizada de la condena y los requisitos del puesto.
Escala Salarial Base: Generalmente comenzando en $79.21 - $104.97 por hora
El salario del candidato seleccionado para este puesto se fijará en función de una variedad de factores, que incluyen, entre otros, la equidad interna, la experiencia, la educación, la especialidad y la formación. Esta escala salarial no es una promesa de un salario particular.
Una Breve Descripción General
Si está listo para formar parte de nuestro legado de esperanza e innovación, le animamos a dar el primer paso y explorar nuestras ofertas de empleo actuales. Lo mejor de usted está esperando a ser descubierto.
Buscamos un Ingeniero Senior de Plataforma de IA y ML Ops de alto nivel para diseñar la infraestructura "en capas" requerida para sistemas autónomos y de agentes dentro de Stanford Healthcare. En este puesto, será el "Chef Maestro" de nuestro ecosistema de IA, combinando a la perfección DevOps de Nivel Experto (Kubernetes, Terraform, orquestación DevOps) con Desarrollo de Aplicaciones de Agentes (LangGraph, CrewAI, lógica de llamada a herramientas). No solo gestionará servidores; construirá la "fábrica" robusta y full-stack donde los marcos de múltiples agentes interactúan con APIs sanitarias, asegurando que cada acción autónoma esté regida por una estricta observabilidad de ML Ops (LangSmith, Arize) y barreras de seguridad. Si tiene las "crujientes" habilidades de codificación para construir pipelines RAG en Python y la "rica" profundidad arquitectónica para desplegar microservicios escalables, una amplia experiencia en desarrollo de software full stack, queremos que lidere la integración de IA basada en razonamiento en el futuro de las automatizaciones de flujos de trabajo clínicos y empresariales.
Este es un trabajo de Stanford Health Care.
El Ingeniero de MLOPs desempeñará un papel integral en la incorporación de Inteligencia Artificial (IA) dentro de Stanford Health Care. Las soluciones impactarán la atención al paciente, la investigación médica y los servicios operativos. Este grupo tiene la tarea de innovar, construir, desplegar y monitorizar IA de grado de producción, machine learning (ML) y algoritmos predictivos en la atención sanitaria. El puesto se asociará estrechamente con investigadores líderes en el campo de la IA y líderes de diversas especialidades clínicas y operaciones.
Este puesto dependerá del grupo de Infraestructura y tendrá una relación funcional con el equipo de Data Science. El puesto será responsable de mantener repositorios de infraestructura en la nube como código, mantener la infraestructura, pipelines de despliegue y diseñar el panorama de seguridad para el equipo y los objetos. El puesto establecerá los estándares para el ciclo de vida completo de desarrollo de software (SDLC) de los proyectos para el equipo de Data Science.
Qué harás
- Diseñar, construir y mantener infraestructura escalable y robusta para sistemas de IA/ML, incluyendo entornos basados en la nube, plataformas de contenedorización y orquestación.
- Desarrollar e implementar pipelines de CI/CD para automatizar el despliegue, las pruebas y la monitorización de modelos y aplicaciones de IA/ML.
- Colaborar con científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de software para optimizar los pipelines de entrenamiento, despliegue e inferencia de modelos.
- Monitorizar y solucionar problemas de sistemas de IA/ML para garantizar alta disponibilidad, rendimiento y fiabilidad.
- Mantener y monitorizar pipelines de entrenamiento e inferencia de modelos en múltiples tenants multi-cloud, especialmente en torno a Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
- Mantener pods de Kubernetes, registro de contenedores y biblioteca de imágenes de máquinas virtuales y registro de modelos.
- Monitorizar la utilización de la infraestructura y los costes relacionados con el entrenamiento de modelos, la inferencia y la utilización de GPU.
- Implementar mejores prácticas para la seguridad, privacidad de datos y cumplimiento en flujos de trabajo e infraestructura de IA/ML.
- Evaluar e integrar nuevas herramientas, tecnologías y frameworks para mejorar la eficiencia y efectividad de nuestros procesos de MLOps.
- Mentorizar y proporcionar orientación técnica a miembros junior de la organización.
- Mantenerse al día con los últimos avances y tendencias en MLOps, DevOps y tecnologías en la nube y compartirlos con el equipo.
Requisitos mínimos
Cualificaciones Educativas
- Título de Grado o superior en Informática, Ingeniería o un campo relacionado.
Cualificaciones de Experiencia
- Tres (3) o más años de experiencia directamente relacionada.
Conocimientos, Habilidades y Aptitudes Requeridas
- Experiencia demostrada como Ingeniero de MLOps.
- Sólidos conocimientos de plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud y experiencia con herramientas de infraestructura como código como Terraform o CloudFormation.
- Dominio de tecnologías de contenedorización como Docker y plataformas de orquestación de contenedores como Kubernetes.
- Experiencia con herramientas de CI/CD como GitLab CI/CD, Github Actions o CiricleCI.
- Sólidas habilidades de programación en lenguajes como Python, Rust o Go y experiencia en scripting y automatización.
- Familiaridad con frameworks y bibliotecas de machine learning como PyTorch, Tensorflow y scikit-learn.
- Profundo conocimiento de los principios de DevOps, metodologías ágiles y ciclo de vida del desarrollo de software.
- Sólidas habilidades de resolución de problemas y diagnóstico, con capacidad para analizar y resolver problemas técnicos complejos.
- Excelentes habilidades de comunicación y colaboración con capacidad para trabajar eficazmente en equipos multifuncionales.
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