Auf einen Blick
Vollständiger Full-Stack Data Scientist für ein Healthcare-AI-Startup. Du entwickelst ML-Modelle, baust MLOps-Infrastruktur und deployst Production-Systeme mit Python und AWS.
💰 $190.000–270.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- Ph.D. oder Master + 5+ Jahre
- MLOps Tools Expertise
- End-to-End ML Ownership
- Production Python/SQL
Python
SQL
MLOps
SageMaker
MLFlow
AWS
Machine Learning
✅ Geeignet für
- ML Engineers mit Infrastructure/DevOps Interest
- Full-Stack Data Scientists
- MLOps Specialists
🚫 Weniger geeignet
- Pure Research Scientists ohne Production Focus
- Junior ML Engineers
- Backend Engineers ohne ML Background
💡 Gut zu wissen
- MLOps ist größerer Teil als reines Modellieren
- Production Deployment Experience wichtig
- Startup-Pace erfordert Eigeninitiative
Über das Unternehmen
Bayesian Health ist ein frühes Startup mit der Mission, das Gesundheitswesen durch datengestützte Insights proaktiv zu gestalten. Das Unternehmen wurde von Top-tier-Investoren wie Andreessen Horowitz und der Venture-Sparte der American Medical Association finanziert.
Deine Aufgaben
- Model Prototyping: Entwickle und optimiere innovative ML-Modelle und Labeler-Systeme
- Productionizing: Models mit Production-Grade Python umsetzen
- Deploying: Strategien zur Verbesserung von Production ML-Systemen schreiben und deployen
- MLOps: Infrastruktur für ML Model Development und Deployment in Production aufbauen
Deine Voraussetzungen
- Ph.D. in relevanter Disziplin plus 3+ Jahre Erfahrung, oder Master Degree plus 5+ Jahre
- Erfahrung mit MLOps Tools wie SageMaker und MLFlow
- End-to-End ML Model Ownership vom Prototyping bis zur Production
- Production-Grade Python und SQL Coding
Benefits
Gut finanziertes Startup mit starkem Investorenkreis und Missionsausrichtung.
