B&A
Stanford Health Care
Engenheiro(a) DevOps
Localizações
1.0 FTE Tempo Integral Dia - 08 Horas R2655028 Híbrido 108480039 TDS Data Science Innovation Technology & Digital Solutions NEWARK, 7600 Gateway Blvd, Califórnia
Dia - 08 Horas (Estados Unidos da América)
Stanford Health Care
Demandas Físicas e Condições de Trabalho
Patógenos Transmitidos pelo Sangue
Categoria III - Tarefas que NÃO envolvem exposição a sangue, fluidos corporais ou tecidos, e tarefas da Categoria I que não são condição de emprego
Estes princípios se aplicam a TODOS os funcionários:
Compromisso do SHC em Proporcionar uma Experiência Excepcional ao Paciente e à Família
Stanford Health Care estabelece um alto padrão para entrega de valor e uma experiência excepcional para nossos pacientes e famílias. Candidatos a emprego e funcionários existentes devem adotar e executar os padrões C-I-CARE para todos os pacientes, famílias e uns para com os outros. C-I-CARE é a base da experiência do paciente de Stanford e representa um framework para interações centradas no paciente. Simplesmente, fazemos o que for preciso para permitir e capacitar pacientes e famílias a focar na saúde, cura e recuperação.
Você fará isso executando nossos três pilares de experiência, da perspectiva do paciente e da família:
- Conheça-me: Antecipe minhas necessidades e status para entregar cuidados eficazes
- Mostre-me o Caminho: Guie e incentive minhas ações para alcançar melhores resultados e melhor saúde
- Coordene para Mim: Assuma a complexidade do meu cuidado através da coordenação
Empregador de Igualdade de Oportunidades Stanford Health Care (SHC) valoriza fortemente a diversidade e está comprometido com a igualdade de oportunidades e a não discriminação em todas as suas políticas e práticas, incluindo a área de emprego. Consequentemente, o SHC não discrimina nenhuma pessoa com base em raça, cor, sexo, orientação sexual ou identidade e/ou expressão de gênero, religião, idade, origem nacional ou étnica, crenças políticas, estado civil, condição médica, informações genéticas, status de veterano ou deficiência, ou a percepção de qualquer um dos itens acima. Pessoas de todos os gêneros, membros de todos os grupos raciais e étnicos, pessoas com deficiência e veteranos são encorajados a se candidatar. Candidatos qualificados com condenações criminais serão considerados após uma avaliação individualizada da condenação e dos requisitos do cargo.
Escala Salarial Base: Geralmente começando em $79.21 - $104.97 por hora
O salário do finalista selecionado para esta função será definido com base em uma variedade de fatores, incluindo, mas não se limitando a, equidade interna, experiência, educação, especialidade e treinamento. Esta escala salarial não é uma promessa de um salário específico.
Uma Breve Visão Geral
Se você está pronto para fazer parte do nosso legado de esperança e inovação, encorajamos você a dar o primeiro passo e explorar nossas vagas de emprego atuais. O seu melhor está esperando para ser descoberto.
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) Sênior de Plataforma de IA e ML Ops de alto nível para arquitetar a infraestrutura "em camadas" necessária para sistemas autônomos e agentes dentro da Stanford Healthcare. Nesta função, você será o "Master Chef" do nosso ecossistema de IA, integrando perfeitamente DevOps de nível especialista (Kubernetes, Terraform, orquestração DevOps) com o desenvolvimento de aplicações baseadas em agentes (LangGraph, CrewAI, lógica de chamada de ferramentas). Você não irá apenas gerenciar servidores; você construirá a "fábrica" robusta e full-stack onde frameworks multi-agentes interagem com APIs de saúde, garantindo que cada ação autônoma seja regida por uma observabilidade rigorosa de ML Ops (LangSmith, Arize) e diretrizes de segurança. Se você possui as habilidades de codificação necessárias para construir pipelines RAG em Python e a profundidade arquitetônica para implantar microsserviços escaláveis, além de vasta experiência em desenvolvimento de software full stack, queremos que você lidere a integração de IA baseada em raciocínio no futuro das automações de fluxos de trabalho clínicos e de negócios.
Este é um emprego Stanford Health Care.
O Engenheiro(a) de MLOps desempenhará um papel integral na incorporação de Inteligência Artificial (IA) dentro do Stanford Health Care. As soluções impactarão o cuidado ao paciente, a pesquisa médica e os serviços operacionais. Este grupo tem a tarefa de inovar, construir, implantar e monitorar IA de nível de produção, machine learning (ML) e algoritmos preditivos em saúde. O papel será em parceria com pesquisadores líderes na área de IA e líderes em diversas especialidades clínicas e operações.
Este papel se reportará ao grupo de Infraestrutura e terá uma relação de linha pontilhada com a equipe de Ciência de Dados. O papel será responsável por manter repositórios de infraestrutura como código baseados em nuvem, manter a infraestrutura, pipelines de implantação e projetar o cenário de segurança para a equipe e objetos. O papel definirá os padrões para o ciclo de vida completo de desenvolvimento de software (SDLC) dos projetos para a equipe de Ciência de Dados.
O que você fará
- Projetar, construir e manter infraestrutura escalável e robusta para sistemas de IA/ML, incluindo ambientes baseados em nuvem, conteinerização e plataformas de orquestração.
- Desenvolver e implementar pipelines de CI/CD para automatizar a implantação, teste e monitoramento de modelos e aplicações de IA/ML.
- Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de software para otimizar pipelines de treinamento, implantação e inferência de modelos.
- Monitorar e solucionar problemas de sistemas de IA/ML para garantir alta disponibilidade, desempenho e confiabilidade.
- Manter e monitorar pipelines de treinamento e inferência de modelos em múltiplos tenants de nuvem, especialmente em torno de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).
- Manter pods Kubernetes, registro de contêineres e biblioteca de imagens de máquinas virtuais e registro de modelos
- Monitorar a utilização da infraestrutura e os custos relativos ao treinamento de modelos, inferência e utilização de GPU
- Implementar melhores práticas para segurança, privacidade de dados e conformidade em fluxos de trabalho e infraestrutura de IA/ML.
- Avaliar e integrar novas ferramentas, tecnologias e frameworks para melhorar a eficiência e eficácia de nossos processos de MLOps.
- Orientar e fornecer orientação técnica a membros juniores da organização.
- Manter-se atualizado sobre os últimos avanços e tendências em MLOps, DevOps e tecnologias de nuvem e compartilhá-los com a equipe.
Requisitos mínimos
Qualificações de Educação
- Bacharelado ou superior em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada
Qualificações de Experiência
- Três (3) ou mais anos de experiência diretamente relacionada
Conhecimentos, Habilidades e Habilidades Exigidas
- Experiência comprovada como Engenheiro(a) de MLOps.
- Sólido conhecimento de plataformas de nuvem como AWS, Azure ou Google Cloud e experiência com ferramentas de infraestrutura como código como Terraform ou CloudFormation.
- Proficiência em tecnologias de conteinerização como Docker e plataformas de orquestração de contêineres como Kubernetes.
- Experiência com ferramentas de CI/CD como GitLab CI/CD, Github Actions ou CircleCI.
- Sólidas habilidades de programação em linguagens como Python, Rust ou Go e experiência em scripting e automação.
- Familiaridade com frameworks e bibliotecas de machine learning como PyTorch, Tensorflow e scikit-learn.
- Profundo entendimento dos princípios de DevOps, metodologias ágeis e ciclo de vida de desenvolvimento de software.
- Fortes habilidades de resolução de problemas e solução de problemas, com a capacidade de analisar e resolver problemas técnicos complexos.
- Excelentes habilidades de comunicação e colaboração com a capacidade de trabalhar efetivamente em equipes multifuncionais.
