Engenheiro de aprendizado de máquina na Delty

Sobre nós

Delty está construindo o sistema operacional de IA da área de saúde. Criamos assistentes baseados em voz e em computador que agilizam os fluxos de trabalho clínicos, reduzem a carga administrativa e ajudam os prestadores a se concentrarem no atendimento ao paciente. Nosso sistema aprende com ambientes reais de saúde para fornecer suporte confiável e consciente do contexto que melhora a eficiência e eleva a experiência do provedor.

A Delty foi fundada por ex-líderes de engenharia de Google, incluindo cofundadores com profunda experiência no YouTube e em infraestrutura de grande escala. Você trabalhará ao lado de pessoas que construíram sistemas massivos em escala — uma chance de aprender um muito e contribuir significativamente desde o primeiro dia.

Acreditamos na solução de problemas difíceis juntos como uma equipe, iterando rapidamente e construindo software com pensamento e propriedade de longo prazo.

O que você fará

• Crie e possua sistemas de aprendizado de máquina de produção de ponta a ponta: desde modelagem de dados e engenharia de recursos até treinamento, avaliação, implantação e monitoramento.
• Projetar e implementar pipelines de dados que transformam dados brutos e confusos de saúde do mundo real em recursos confiáveis ​​para modelos de aprendizado de máquina.
• Treinar e avaliar modelos para problemas de classificação, priorização e previsão (por exemplo, identificação de casos de alto risco ou alta prioridade).
• Implantar modelos em produção como serviços confiáveis ​​ou trabalhos em lote, com estratégias claras de controle de versão, monitoramento e reversão.
• Trabalhe em estreita colaboração com engenheiros de back-end e líderes de produto para integrar o aprendizado de máquina em fluxos de trabalho reais e sistemas de tomada de decisão.
• Tome decisões arquitetônicas em torno da escolha do modelo, métricas de avaliação, cadência de retreinamento e proteções do sistema – equilibrando precisão, explicabilidade, confiabilidade e restrições operacionais.
• Colabore diretamente com fundadores e engenheiros para traduzir necessidades operacionais e de produto em soluções de aprendizado de máquina escalonáveis ​​e sustentáveis.

O que procuramos

• Pelo menos 3 anos de experiência construir e implantar sistemas de aprendizado de máquina em produção.
• Base sólida em aprendizado de máquina para dados estruturados (tabulares), incluindo engenharia de recursos, modelos de regressão ou classificação e problemas de classificação ou priorização.
• Experiência com o ciclo de vida completo do aprendizado de máquina: preparação de dados, divisão de treinamento/teste, avaliação, implantação, reciclagem e monitoramento.
• Sólidas habilidades de engenharia de back-end: escrever código com qualidade de produção, construir serviços ou trabalhos em lote e trabalhar com bancos de dados e pipelines de dados.
• Bons instintos de design de sistema: você entende as compensações entre complexidade do modelo, confiabilidade, latência, escalabilidade e capacidade de manutenção.
• Conforto ao trabalhar em um ambiente de startup em ritmo acelerado, com alta propriedade e ambiguidade.
• Capacidade de explicar claramente as escolhas de modelagem, suposições e limitações para partes interessadas que não são de aprendizado de máquina.

Bônus:

• Experiência em trabalhar com sistemas de saúde ou de apoio à decisão operacional.
• Experiência na construção ou integração de sistemas LLM na produção, como geração de recuperação aumentada, ajuste fino ou fluxos de trabalho de prompts estruturados.
• Experiência anterior em startups ou mentalidade de fundador – valorizamos a propriedade, o pragmatismo e a preferência pelo transporte marítimo.
• Experiência com monitoramento de modelo, detecção de desvio de dados ou Ferramentas de infraestrutura de ML.

Por que aderir

• Aprenda com engenheiros experientes do Google: Como ex-engenheiros do Google que construíram sistemas no YouTube e no Google Pay, operamos em grande escala. Trabalhar conosco lhe dá a oportunidade de construir sistemas semelhantes e aprender profundamente as melhores práticas, dimensionar o pensamento e o design de software.
• Alto impacto: Em uma equipe pequena, mas ambiciosa, suas contribuições influenciarão a arquitetura, a direção do produto e os principais recursos. Você terá propriedade real e verá os efeitos do seu trabalho rapidamente.
• Cresça rápido: estamos iterando rapidamente; você terá acesso a toda a pilha, pipelines de IA/ML, arquitetura de sistema, modelagem de dados e decisões em nível de produto — um caminho rápido para se tornar um engenheiro sênior ou líder técnico.
• Trabalho desafiador e significativo: Estamos abordando a parte mais difícil da engenharia de software: unir protótipos gerados por IA e sistemas robustos e escaláveis ​​de nível empresarial. Se você gosta de pensar profundamente sobre sistemas e construir bases confiáveis ​​e sustentáveis, isto é para você.