Senior ML Engineer

Europe Vor Ort Senior 21.08.2026
Machine Learning Engineer AI Data Science
Auf einen Blick

Senior ML Engineer bei Sword Health mit Fokus auf Clinical AI-Systeme. Du wirst LLM-basierte, agentic Systeme für Healthcare-Umgebungen entwickeln, die mit echten Patientendaten arbeiten.

💰 ~€140.000–200.000/Jahr (geschätzt) 📊 Senior 🕒 Vollzeit 🌍 Remote 🗺️ EMEA
  • Production ML System Experience
  • LLM/Agent Experience
  • Evaluation & Quality Frameworks
  • ML Fundamentals
Evaluation Fine-tuning

Gehalt geschätzt anhand Senior ML Engineer in High-Stakes Healthcare AI, Europe-basiert mit Market Adjustments. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.

✅ Geeignet für
  • Senior ML Engineers mit LLM/Agent Erfahrung
  • Personen mit Healthcare AI Interest
🚫 Weniger geeignet
  • Junior ML Engineers
  • Kandidaten ohne Production ML Shipping Experience
💡 Gut zu wissen
  • High-Stakes Clinical Environment erfordert Genauigkeit und Rigor
  • LLM-Evaluation ist zentraler Teil der Arbeit
  • Erfahrung mit Fine-tuning oder Preference Optimization ist ein Plus

Über das Unternehmen

Sword Health baut AI zur Heilung von Milliarden. Wir revolutionieren Healthcare durch AI Care - einen fundamentally neuen Ansatz mit Medical Reasoning, Safety und Real-Time Treatment. Über 1 Million Members haben mehr als 15 Millionen AI Sessions abgeschlossen.

Deine Aufgaben

  • Ownership von ML-Projekten End-to-End: Exploration bis Production Deployment und Iteration
  • Aufbau von agentic LLM-Systemen mit Multi-Step Workflows und Tool Use
  • Evaluation als Core Engineering Work: Eval Sets, Offline und Online Harnesses
  • Modellqualität verbessern mit Prompting, Retrieval, Distillation oder Fine-Tuning
  • Arbeit über den kompletten AI Stack: Data Prep, Model Adaptation, Serving, Monitoring
  • Partnership mit Product, Clinical und Engineering Teams

Deine Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Shipping von ML-Systemen zu Production, die Menschen verlassen sich drauf
  • Hands-on LLM-Arbeit in Production: Prompting, Retrieval, Tool Calling, Agents
  • Rigorous Approach zu Evaluation
  • Starke ML Fundamentals
  • Comfort mit Ambiguität