Machine Learning Engineer
Qantev
Paris
About Qantev Qantev is a cutting-edge AI company focused on transforming the health insurance industry. Its platform helps insurers enhance healthcare delivery and streamline claims management through the power of advanced Machine Learning and Generative AI. By analyzing historical health claims data, Qantev predicts patient journeys, improves health outcomes, and optimizes operations for payers. This data-driven approach enables more efficient, personalized, and impactful healthcare experiences for millions of people worldwide. Key Facts
• Model Design: Architect and develop deep learning models for NLP (transformers, VLMs), anomaly detection (GNNs, autoencoders), and UI-L integration.
• Custom Solutions: Build and fine-tune domain-specific LLMs or vision-language models for document OCR, field extraction, and medical inference.
• Scalable Infrastructure: Design model-serving pipelines, considering batching, sharding, quantization, and monitoring.
• Continuous Learning: Implement active learning and feedback loops to retrain models based on investigator annotations.
• Performance Analysis: Define and track precision, recall, NGCD, and other metrics; conduct A/B tests and rule simulations.
• Collaboration: Work closely with MLOps, data engineers, and product teams to deploy models in production and iterate rapidly. Required Qualifications
• 5+ years in machine learning or deep learning engineering.
• Expert in PyTorch or TensorFlow; experience with the Hugging Face ecosystem.
• Strong background in NLP, vision-language models, and graph neural networks.
• Familiarity with model optimization techniques (FT, LoRA, quantization, pruning).
• Solid understanding of MLOps: containerization, monitoring, and CI/CD for ML.
• Excellent communication and documentation skills. Nice-to-Have
• Experience in healthcare or insurance ML applications.
• Publications in top-tier ML/NLP conferences.
• Knowledge of Bayesian re-ranking, self-supervised learning, or agentic autoML frameworks. Recruitment Process
• Screening Interview: A brief initial conversation to understand your background and interests.
• Machine Learning Interview: A deep dive into your technical expertise in ML, including model building and evaluation.
• System Design Interview: Assess your ability to design scalable and maintainable ML systems and pipelines. A propos du poste Vous façonnerez les modèles d'IA de nouvelle génération de Qantev, de l'extraction d'informations à la détection d'anomalies. Votre travail alimentera la compréhension des documents, l'inférence du code médical et les architectures évolutives de détection des fraudes. Vous occuperez une position centrale dans le cycle de vie du développement des modèles, en écrivant du code de production de haute qualité pour notre serveur d'inférence, en vous alignant étroitement avec les équipes produit et plateforme, et en concevant des pipelines d'évaluation automatisés pour évaluer et améliorer continuellement les performances.
Responsabilités
Qantev is proud to foster an environment where everyone has equal access to opportunities, and where each individual can bring their authentic self to the table. We will always strive to welcome applicants of all backgrounds and will remain dedicated to building a team where all voices are heard and all talents are celebrated. Qantev does not accept unsolicited employment agencies' or headhunter's resumes. We will not pay any third-party that does not have a pre-signed agreement with us. Any unsolicited CVs are deemed to be the property of Qantev and its subsidiaries.
- Founded in 2019
- Team of more than 45 professionals across Paris and Hong Kong
- Active in Europe, the United States, Latin America, Asia, and the Middle East
- Supported by top-tier investors and industry experts
- Make a meaningful impact in healthcare through the application of advanced technology
- Work with a diverse and passionate team at the forefront of AI innovation
- Collaborate in a fast-moving, international environment
- Contribute to a mission-driven company revolutionizing health insurance operations
• Model Design: Architect and develop deep learning models for NLP (transformers, VLMs), anomaly detection (GNNs, autoencoders), and UI-L integration.
• Custom Solutions: Build and fine-tune domain-specific LLMs or vision-language models for document OCR, field extraction, and medical inference.
• Scalable Infrastructure: Design model-serving pipelines, considering batching, sharding, quantization, and monitoring.
• Continuous Learning: Implement active learning and feedback loops to retrain models based on investigator annotations.
• Performance Analysis: Define and track precision, recall, NGCD, and other metrics; conduct A/B tests and rule simulations.
• Collaboration: Work closely with MLOps, data engineers, and product teams to deploy models in production and iterate rapidly. Required Qualifications
• 5+ years in machine learning or deep learning engineering.
• Expert in PyTorch or TensorFlow; experience with the Hugging Face ecosystem.
• Strong background in NLP, vision-language models, and graph neural networks.
• Familiarity with model optimization techniques (FT, LoRA, quantization, pruning).
• Solid understanding of MLOps: containerization, monitoring, and CI/CD for ML.
• Excellent communication and documentation skills. Nice-to-Have
• Experience in healthcare or insurance ML applications.
• Publications in top-tier ML/NLP conferences.
• Knowledge of Bayesian re-ranking, self-supervised learning, or agentic autoML frameworks. Recruitment Process
• Screening Interview: A brief initial conversation to understand your background and interests.
• Machine Learning Interview: A deep dive into your technical expertise in ML, including model building and evaluation.
• System Design Interview: Assess your ability to design scalable and maintainable ML systems and pipelines. A propos du poste Vous façonnerez les modèles d'IA de nouvelle génération de Qantev, de l'extraction d'informations à la détection d'anomalies. Votre travail alimentera la compréhension des documents, l'inférence du code médical et les architectures évolutives de détection des fraudes. Vous occuperez une position centrale dans le cycle de vie du développement des modèles, en écrivant du code de production de haute qualité pour notre serveur d'inférence, en vous alignant étroitement avec les équipes produit et plateforme, et en concevant des pipelines d'évaluation automatisés pour évaluer et améliorer continuellement les performances.
Responsabilités
- Conception de modèles : Architecturer et développer des modèles d'apprentissage profond pour le NLP (transformateurs, VLMs), la détection d'anomalies (GNNs, autoencodeurs), et l'intégration UI-L.
- Solutions personnalisées : Construire et affiner des LLM spécifiques à un domaine ou des modèles vision-langage pour l'OCR de documents, l'extraction de champs et l'inférence médicale.
- Infrastructure évolutive : Concevoir des pipelines au service des modèles, en tenant compte de la mise en lots, de la répartition, de la quantification et de la surveillance.
- Apprentissage continu : Mettre en œuvre l'apprentissage actif et les boucles de rétroaction pour recycler les modèles sur la base des annotations des chercheurs.
- Analyse des performances : Définir et suivre la précision, le rappel, le NGCD et d'autres paramètres ; effectuer des tests A/B et des simulations de règles.
- Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les MLOps, les ingénieurs de données et les équipes de produits pour déployer des modèles en production et procéder à des itérations rapides.
- 5+ ans dans l'apprentissage automatique ou l'ingénierie de l'apprentissage profond.
- Expert en PyTorch ou TensorFlow ; expérience avec l'écosystème Hugging Face.
- Solides connaissances en NLP, modèles vision-langage et réseaux neuronaux graphiques.
- Familiarité avec les techniques d'optimisation des modèles (FT, LoRA, quantification, élagage).
- Solide compréhension des MLOps : conteneurisation, surveillance et CI/CD pour
- Excellentes compétences en matière de communication et de documentation.
- Expérience des applications ML dans le domaine de la santé ou de l'assurance.
- Publications dans des conférences de premier plan sur le ML/NLP.
- Connaissance du reclassement bayésien, de l'apprentissage auto-supervisé ou des cadres autoML agentiques.
- Entretien de sélection : Une brève conversation initiale pour comprendre vos antécédents et vos intérêts.
- Entretien sur l'apprentissage automatique : Un examen approfondi de votre expertise technique dans le domaine de l'apprentissage automatique, y compris la construction et l'évaluation de modèles.
- Entretien sur la conception de systèmes : Évaluer votre capacité à concevoir des systèmes et des pipelines de ML évolutifs et faciles à maintenir.
Qantev is proud to foster an environment where everyone has equal access to opportunities, and where each individual can bring their authentic self to the table. We will always strive to welcome applicants of all backgrounds and will remain dedicated to building a team where all voices are heard and all talents are celebrated. Qantev does not accept unsolicited employment agencies' or headhunter's resumes. We will not pay any third-party that does not have a pre-signed agreement with us. Any unsolicited CVs are deemed to be the property of Qantev and its subsidiaries.
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