Sr. Staff Machine Learning Systems Engineer

Wilayah: Amerika Serikat. Sumber lowongan: Jobicy. Lamar melalui halaman sumber.

Hims & Hers adalah platform kesehatan dan kebugaran terkemuka, dengan misi membantu dunia merasa luar biasa melalui kekuatan kesehatan yang lebih baik. Kami mendefinisikan ulang layanan kesehatan dengan mengutamakan pelanggan dan menyediakan akses perawatan yang terjangkau, mudah diakses, dan personal, mulai dari diagnosis hingga pengobatan dan pengiriman. Tidak ada dua orang yang sama, jadi kami menyediakan akses ke perawatan yang dipersonalisasi yang dirancang untuk memberikan hasil. Dengan menormalkan tantangan kesehatan & kebugaran serta berinovasi dalam solusinya, kami berupaya mempermudah pencapaian hasil kesehatan yang lebih baik.

Hims & Hers adalah perusahaan publik, yang diperdagangkan di NYSE dengan simbol ticker "HIMS." Untuk mempelajari lebih lanjut tentang merek dan penawaran kami, Anda dapat mengunjungi hims.com/about dan hims.com/how-it-works. Untuk informasi mengenai benefit perusahaan yang luar biasa, budaya kerja, dan pendekatan kerja yang fleksibel/jarak jauh yang mengutamakan talenta (talent-first), lihat di bawah ini dan kunjungi www.hims.com/careers-professionals.

Tentang Peran Ini:

Bagaimana cara kita membuat AI/ML tingkat lanjut tidak hanya canggih tetapi juga cukup tepercaya untuk dijalankan di lingkungan layanan kesehatan yang diregulasi? Kami mencari seorang Senior Staff engineer yang dapat bertanggung jawab penuh atas pertanyaan tersebut dari awal hingga akhir: pipeline data yang memasok model dan evaluasi kami, serta infrastruktur evaluasi — juri, penilai (scorer), gerbang regresi statistik, pengujian red-team — yang menentukan apakah model AI efektif dan aman untuk dirilis ke pasien.

Ini adalah peran kepemimpinan bagi seseorang yang bekerja dengan nyaman di berbagai disiplin ilmu. Anda akan menentukan arah teknis tentang bagaimana kami membangun, melakukan versi, dan mempercayai data serta penilaian yang menjadi dasar evaluasi produk AI kami. Cakupan Anda akan berkembang mulai dari penelusuran data mentah (ingestion) dan pipeline fitur/dataset, melalui metodologi evaluasi dan ketelitian statistik, hingga permukaan pelaporan yang memungkinkan tim klinis dan produk mengambil tindakan berdasarkan apa yang kita pelajari.

Anda akan menghabiskan sebagian besar waktu Anda untuk menghadapi masalah yang belum memiliki panduan yang ada: ambigu, lintas tim, dan benar-benar sulit untuk dinalar. Tugas Anda adalah membawa kejelasan pada ambiguitas tersebut, memetakan jalur yang dapat diikuti oleh sisa tim dan organisasi, serta menuntasikannya dari ide hingga produksi, membangun hubungan dan dukungan (buy-in) di sepanjang jalan agar hal tersebut dapat bertahan.

Yang Akan Anda Lakukan:

Bertanggung jawab penuh atas evaluasi secara keseluruhan, bukan hanya sebagian kecilnya

• Menentukan arah teknis untuk sistem evaluasi kami; desain metrik, juri, dan penilai (scorer), metodologi statistik di balik keputusan regresi, serta infrastruktur yang melacak dan mengkategorikan kegagalan dari waktu ke waktu.

• Merancang dan menskalakan pipeline data — penelusuran (ingestion), transformasi, versi dataset, alur kerja pelabelan dan kalibrasi — yang diandalkan oleh pekerjaan evaluasi dan data science hilir.

• Secara proaktif mengatasi tantangan dalam penskalaan dan kompleksitas evaluasi AI.

Memimpin proyek yang mencakup berbagai tim dan kuartal

• Menentukan cara kami mengevaluasi setiap layanan AI baru dari awal. Mendorong inisiatif lintas tim seperti mengganti proses tinjauan manual yang tidak konsisten dengan gerbang otomatis yang memiliki landasan statistik yang kuat.

• Bertanggung jawab atas pendekatan kami terhadap evaluasi adversarial dan red-team sebagai program pengurangan risiko, merancang rangkaian pengujian dan taksonomi kegagalan yang mendeteksi masalah keselamatan dan edge-case sebelum mencapai pasien.

• Menyelesaikan perbedaan teknis yang rumit dan lintas tim serta mendorong keselarasan di antara para pemimpin engineering, product, dan AI.

Mengubah masalah yang sulit dan ambigu menjadi solusi yang dapat diandalkan oleh tim lain

• Memprakarsai pendekatan dan metodologi baru yang menjadi standar yang dapat digunakan kembali, bukan sekadar perbaikan sekali pakai.

• Membawa titik nyeri lintas tim yang masih samar ("kami melakukan ini secara manual dan tidak konsisten") sepenuhnya dari ide kasar ke sistem yang dispesifikasikan secara lengkap dan telah dirilis, tanpa perlu menyerahkan bagian perjalanan apa pun.

• Memimpin peningkatan platform besar; merancang ulang sistem inti, menghapus logika yang rapuh, memodernisasi cara kerja dengan dampak yang dirasakan di seluruh organisasi, bukan hanya pada tim Anda sendiri.

Mengembangkan orang dan jaringan di sekitar Anda

• Membangun hubungan kerja yang nyata di seluruh ML engineering, data science, platform engineering, clinical, legal, dan product, jenis kepercayaan yang membuat Anda dilibatkan sejak dini, sebelum keputusan dikunci.

• Menjadi suara utama dalam metodologi evaluasi dan desain pipeline data: membagikan apa yang telah Anda pelajari dalam diskusi internal, mendokumentasikannya agar tim lain dapat menggunakannya, dan mengharapkan ide-ide Anda membentuk cara orang lain mendekati masalah serupa.

• Menjadi mentor bagi engineer lain, termasuk yang sudah berpengalaman, serta membantu menaikkan standar teknis dan statistik dari tim tempat Anda bekerja.

Kualifikasi Anda:

• Pengalaman 10+ tahun di bidang infrastruktur ML, data engineering, atau sistem evaluasi/pengujian, dengan rekam jejak dampak yang melampaui satu tim atau proyek tunggal.