Onos Health vyvíjí klinické zpravodajství založené na umělé inteligenci pro plátce v oblasti behaviorálního zdraví. Její platforma převádí nestrukturované klinické záznamy, včetně poznámek ze sezení, léčebných plánů a hodnocení, na poznatky, které podporují kvalitu klinické péče, řízení využívání zdravotních služeb, integritu programů a řízení sítě poskytovatelů. Řešení společnosti se zaměřují na behaviorální zdraví napříč úrovněmi péče, jako jsou aplikovaná behaviorální analýza (ABA), léčba poruch spojených s užíváním návykových látek, péče o duševní zdraví u lehkých až středně závažných poruch a léčba závažných duševních onemocnění. Zahrnují lůžkovou, rezidenční, částečnou hospitalizační a intenzivní ambulantní péči (PHP/IOP) i ambulantní péči. Onos Health propojuje implementaci zaměřenou na potřeby plátců, podnikovou bezpečnost a odpovědné postupy v oblasti umělé inteligence. Tým společnosti působí na pomezí zdravotnictví, zdravotního pojištění a umělé inteligence.
Staff AI softwarový inženýr ve společnosti Onos Health
Veďte vývoj AI pro platformu zdravotnických dat Onos Health a vytvářejte LLM systémy, modely klinického hodnocení, škálovatelné datové pipeline a vysvětlitelná doporučení.
Popis
- Vytvářet LLM systémy a systémy porozumění přirozenému jazyku pro zpracování klinických poznámek a zdravotnických dokumentů a získávání poznatků
- Klasifikovat pacienty podle doporučení pro úroveň péče a vytvářet přesná doporučení
- Definovat inženýrské postupy pro LLM a AI systémy, rámce pro hodnocení a benchmarking a správu modelů
- Vyvíjet škálovatelné datové pipeline, které splňují přísné požadavky na ochranu soukromí a bezpečnost
- Spolupracovat s backendovými inženýry na integraci funkcí AI a strojového učení do platformy Onos
- Vytvářet a provozovat AI a datové pipeline, které analyzují zdravotnické záznamy a zlepšují klinická hodnocení a kontroly kvality zdravotní péče
- Hodnotit výkon LLM při získávání důkazů ze zdravotnických záznamů a přiřazování doporučení pro úroveň péče
- Vyvíjet a zdokonalovat systémy, které přijímají dokumenty s medicínskými standardy péče a posuzují dodržování doporučení poskytovateli
- Vytvářet vysvětlitelná AI řešení, která zdravotnickým pracovníkům objasňují rozhodnutí modelů
- Vlastnit významnou část platformy Onos a zároveň přispívat k backendovému a datovému inženýrství jako jeden z prvních členů týmu
Požadavky
- Nejméně pět let zkušeností s vývojem a nasazováním produkčních aplikací v backendovém nebo datovém inženýrství
- Zkušenost s vývojem systémů založených na LLM, které přijímají a vyhodnocují nestrukturované oborové záznamy a propojují je s funkcemi pro uživatele
- Silné porozumění omezením LLM a technikám pro vytváření spolehlivých, konzistentních a přesných výstupů
- Zaměření na zákazníka a motivace vytvářet kvalitní model klinického hodnocení behaviorálního zdraví
- Schopnost spolupracovat s důrazem na dosahování měřitelných výsledků
- Praktická zkušenost s používáním zdravotnických záznamů k určování, zda anamnézy pacientů splňují hodnoticí kritéria, například při autorizaci pojistných nároků
- Zkušenost s rolí generalistického backendového inženýra, který dokáže pracovat napříč různými oblastmi
- Zkušenost s tvorbou datových pipeline v Pythonu a souvisejících knihovnách pro datovou vědu nebo strojové učení
- Významná zkušenost s prací se zdravotnickými daty a uplatňováním osvědčených postupů HIPAA
- Znalost současné infrastruktury LLM a strojového učení a postupů MLOps
- Zkušenost se službami AWS včetně ECS, Bedrock a Cognito
- Zkušenost s používáním Dockeru
- Zkušenost s GitHub Actions
- Zkušenost s Pythonem, Django, Celery, django-ninja a django-tenants
- Zkušenost s PostgreSQL v AWS RDS a S3
- Znalost nástrojů GitHub, Jira, CodeRabbitAI, Tusk a Claude
- ],
Benefity
- Flexibilní hybridní režim se dvěma až třemi dny týdně v kanceláři ve finanční čtvrti San Francisca a kulturou práce primárně na dálku
- Neomezená dovolená
- Placená rodičovská dovolená
- Zdravotní, zubní a oční pojištění
- Před zdaněním poskytované benefity na dojíždění
- Plán 401(k)
- Významný podíl ve společnosti pro zaměstnance, který nastoupí v rané fázi
- Přímé mentoringové vedení od zkušených zakladatelů
- Příležitost od rané fáze ovlivňovat tým a firemní kulturu
- Pravidelné týmové akce a výjezdy
- Vybavení poskytnuté společností a zařízení domácí kanceláře