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Welldoc
Welldoc
51 – 200 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumGesundheitswesenKrankenversicherungKünstliche Intelligenz
Welldoc ist ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das KI-gestützte digitale Lösungen für das Management chronischer Erkrankungen entwickelt. Seine Plattform bietet personalisierte Erkenntnisse und Unterstützung bei Diabetes, Bluthochdruck, Herzinsuffizienz, Gewichtsmanagement, Prädiabetes und psychischem Wohlbefinden. Das Vorzeigeprodukt BlueStar ist von der FDA für das Selbstmanagement von Diabetes zugelassen und lässt sich mit mehr als 400 Geräten verbinden. Welldoc arbeitet mit Krankenversicherungen, Gesundheitssystemen und Arbeitgebern zusammen, um bessere Interventionen, bessere Ergebnisse für die Gesundheit der Bevölkerung und eine effizientere Versorgung zu unterstützen.
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Associate Director, Daten und KI – Welldoc, Bangalore Hybrid

Leiten Sie Gesundheitsdatenplattformen und generative KI-Produkte, darunter RAG-Systeme und agentenbasierte Workflows. Entwickeln Sie konforme Lösungen auf Basis von Databricks, Azure und US-amerikanischen Gesundheitsstandards.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKünstliche Intelligenz
AzureCloudETL

Beschreibung

  • Verantwortung für Strategie, Roadmap und End-to-End-Bereitstellung unternehmensweiter Datenplattformen und KI-/LLM-Produkte.
  • Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich, um Anforderungen zu ermitteln und Workflows in skalierbare Daten- und KI-Lösungen zu überführen.
  • Sicherstellung der Einhaltung geltender US-amerikanischer Gesundheitsstandards und Vorschriften für Daten- und KI-Produkte.
  • Architektur und Leitung generativer KI-Anwendungen, RAG-Pipelines und autonomer Agenten-Workflows.
  • Entwicklung von Orchestrierungsarchitekturen mit Frameworks wie LangChain und LangGraph.
  • Bewertung und Integration von Foundation Models, darunter Anthropic Claude, Azure OpenAI und Open-Source-Optionen.
  • Entwicklung von Schutzmaßnahmen für Inhaltssicherheit, Halluzinationserkennung und den Schutz vor Prompt-Injection.
  • Leitung der Datenarchitektur im Databricks- und Microsoft-Azure-Ökosystem.
  • Verantwortung für skalierbare ETL-/ELT-Pipelines, Datenmodelle und Gesundheitsintegrationen mit FHIR-, HL7- und EHR-Daten.
  • Verbesserung der Lakehouse-Performance, der Abfrageantwortzeiten und der Speichereffizienz in Zusammenarbeit mit Data-Engineering-Teams.
  • Definition unternehmensweiter Data- und AI-Governance-Praktiken für Datenherkunft, Katalogisierung, Zugriffskontrollen und die Erklärbarkeit von Modellen.
  • Aufbau und Ausbau von AIOps- und MLOps-Funktionen für Monitoring, Prompt-Protokollierung, Drift-Erkennung, Modellevaluierung und Kostenkontrolle.
  • Zusammenarbeit mit Informationssicherheits- und Regulierungs-Teams zur Unterstützung von Compliance-Anforderungen.
  • Prototyping, Entwicklung und Skalierung von KI-zentrierten Produkten mit Produkt-, Daten- und Engineering-Partnern.
  • Regelmäßiger Austausch mit Kunden und verständliche Vermittlung komplexer technischer Themen an Führungskräfte aus dem Geschäftsbereich.

Anforderungen

  • Mindestens 15 Jahre Berufserfahrung.
  • Fortgeschrittene praktische Kenntnisse in Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines.
  • Praktische Kenntnisse in modernen Modellen wie GPT-4, Claude und LLaMA.
  • Erfahrung mit Orchestrierungstools wie CrewAI, LangGraph, AutoGen oder dem OpenAI SDK.
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten.
  • Nachweisliche Erfahrung darin, unternehmensweite Datenplattformen und KI-/LLM-Produkte vom Konzept bis in den Produktionsbetrieb zu führen.
  • Erfahrung mit der Anwendung US-amerikanischer Gesundheitsstandards und Vorschriften, einschließlich HIPAA, HITRUST, SOC 2 sowie PHI-/PII-Kontrollen.
  • Praktische Erfahrung mit LLM-Orchestrierungsframeworks wie LangChain und LangGraph.
  • Direkte Erfahrung mit fortgeschrittenen Foundation Models, darunter Anthropic Claude und GPT-4, über APIs oder Cloud-Bereitstellungen.
  • Ausgeprägtes Verständnis von KI-Schutzmechanismen, einschließlich NVIDIA NeMo Guardrails, Llama Guard, Guardrails AI oder benutzerdefinierten Validierungspipelines.
  • Erfahrung bei der Operationalisierung von KI-Systemen durch Monitoring, RAGAS- oder TruLens-Evaluierung, Observability und Prompt-Versionierung.
  • Erfahrung mit Interoperabilitätsstandards im Gesundheitswesen wie FHIR und HL7 ist wünschenswert.
  • Praktische Erfahrung mit Vektordatenbanken wie Pinecone, Qdrant, Azure AI Search und Databricks Vector Search ist wünschenswert.
  • Zertifizierungen wie Azure Solutions Architect, Databricks Certified Data Engineer oder Machine Learning Professional beziehungsweise Scrum Product Owner sind wünschenswert.

Zusatzleistungen

  • Hybrides Arbeitsmodell.
  • Arbeit an vier Tagen pro Woche im Büro.

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