Auf einen Blick
Bayesian Health sucht einen Director of AI/ML, um die ML-Organisation zu leiten. Du setzt technische Vision, baust und mentorierst ein AI/ML Team und arbeitest mit Engineering zusammen, um ML-Infrastruktur zu bauen, die Kliniker-KI-Co-Piloten in Produktion bringt.
💰 $220.000–300.000/Jahr
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- PhD in ML/CS/Statistics + 8+ Jahre Shipping ML Products
- 3+ Jahre Leitung von ML Teams in Early-Stage Startups
- Production ML Systems und Data Infrastructure Expertise
- Healthcare oder High-Regulated Industry Erfahrung
Machine Learning
Team Leadership
Data Infrastructure
Healthcare AI
ML Systems
Python
Statistical Analysis
✅ Geeignet für
- ML/AI Leaders mit PhD und 8+ Jahren Produktion ML-Erfahrung
- Director/VP-Track Kandidaten, die Startup Umfeld lieben
- ML-Experten mit Healthcare oder High-Stakes Industry Erfahrung
🚫 Weniger geeignet
- ML Engineers ohne Führungserfahrung in Startups
- Kandidaten ohne PhD (Masters wird wahrscheinlich nicht ausreichen)
- Manager, die nicht hands-on ML-Arbeit tun wollen
💡 Gut zu wissen
- PhD Anforderung ist hart – sie suchen Research-Grade ML
- Early-Stage bedeutet: du baust die Infrastruktur während du sie nutzt
- Healthcare Domain bedeutet: Modelle müssen hochpräzise sein, Fehler können harm bedeuten
- Nature Medicine Publication validiert die Produkte – das ist ein real impact play
Über das Unternehmen
Bayesian Health ist ein Startup mit dem Ziel, Healthcare proaktiv zu gestalten, indem es Ärzte, Krankenschwestern und Care-Teams mit Echtzeit-Daten ausstattet. Das Unternehmen wurde von Top-Investoren finanziert und hat Auszeichnungen wie Forbes AI Top 50 und World Economic Forum Tech Pioneer gewonnen. Eine Publikation in Nature Medicine zeigt, dass die Produkte mit retteten Leben korrelieren.
Deine Aufgaben
- Technische Vision und Strategy für Bayesian Health's AI/ML Organisation setzen
- High-Performing Team von Data Scientists und ML Engineers bauen und leiten
- Eng mit Engineering zusammenarbeiten, um skalierbare Data Warehousing und ML Infrastructure zu architekturieren
- Sich auf kritische IC-Arbeiten einlassen: Models prototypisieren, System Performance evaluieren, Production Issues debuggen
- Technische Standards, Career Development Frameworks und Kultur der Excellence etablieren
- ML Roadmap definieren und ausführen während Dateninfrastruktur entwickelt wird
- Komplexe Clinical Workflows in ML-Opportunitäten übersetzen
- Model Performance und Impact zu Technical und Non-Technical Stakeholder kommunizieren
Deine Voraussetzungen
- PhD in Machine Learning, Computer Science, Statistics oder verwandtem Feld MIT 8+ Jahren shipping ML products
- 3+ Jahre Erfahrung beim Leiten von ML Teams in Early-Stage Startups
- Nachgewiesener Track Record beim Aufbau und Skalierung von High-Performing Data Science und ML Engineering Teams
- Tiefe technische Expertise in Production ML Systems und Data Infrastructure
- Erfahrung in Healthcare oder ähnlich regulierten Industrien, wo Model Decisions High-Stakes Consequences haben
