Senior AI Engineer, agentenbasierte KI und RAG – NeueHealth (Remote)

Texas Remote Vollzeit Senior Erforderliche Sprache: Englisch KI-Ingenieur Machine-Learning-Ingenieur

Florida

Minnesota

AWS Azure Cloud Google Cloud Platform Java Kubernetes Python Scala TypeScript

Beschreibung

Verantwortung für die durchgängige Bereitstellung komplexer KI-Produkte, einschließlich agentenbasierter Workflows, RAG-Systeme und unterstützender Dienste
Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-, Daten-, klinischen und operativen Teams
Überführung der Anforderungen von Stakeholdern in validierte, zugriffsbewusste KI-Workflows mit definiertem Verhalten, Abnahmekriterien, Risikokontrollen und Abwägungen zur Umsetzung
Gestaltung von KI-Workflow- und RAG-Produktlinien in den Bereichen Datenaufnahme, Abrufqualität, Attribution, Umgang mit Konfidenzwerten, Agenten-Tools und Pfaden zur menschlichen Überprüfung
Aufbau zuverlässiger KI-Kontrollschichten und Verbesserung von Gesundheits-KI-Modellen durch Prompting, Retrieval, Reranking, Fine-Tuning und Modellauswahl
Leitung von Evaluierungs- und Veröffentlichungsprozessen für Gesundheits-KI, einschließlich adversarialer Tests, Regressionsschwellen, Freigabegates und Telemetrie in der Produktion
Bereitstellung senioriger technischer Beratung durch Architektur- und Code-Reviews, Incident Response, Mentoring und wiederverwendbare Verbesserungen der Entwicklung
Bereitstellung von Gesundheits-KI-Diensten mit freigegebenen Cloud-Funktionen und HITRUST-konformen Schutzmaßnahmen für PHI/PII, Sicherheit, Datenschutz, Auditierbarkeit, verantwortungsvolle KI und Compliance

Anforderungen

Bachelorabschluss in Informatik, Computertechnik, Informationssystemen, Data Science, Linguistik oder einem verwandten Fachgebiet; gleichwertige praktische Erfahrung kann anerkannt werden
In der Regel mindestens 5 Jahre einschlägige Berufserfahrung, einschließlich der Verantwortung für komplexe Produktionskomponenten oder technischer Leitung bei der Umsetzung von Funktionen
Praktische Erfahrung mit der Entwicklung und dem Betrieb produktiver oder produktionsnaher Anwendungen auf Basis von KI, maschinellem Lernen oder großen Sprachmodellen
Ausgeprägte Kenntnisse in der Softwareentwicklung, einschließlich Service- und Datenvertragsdesign, Tests, CI/CD, Beobachtbarkeit, Debugging, Zuverlässigkeit und operativem Support
Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, Java, Scala, C#, TypeScript oder einer vergleichbaren modernen Programmiersprache
Umfassende Kenntnisse strukturierter Ausgaben, RAG, Tool-Nutzung, Evaluierungen, Guardrails, Monitoring und Human-in-the-Loop-Mustern
Erfahrung mit Cloud-Diensten und datenintensiven Systemen sowie die Fähigkeit, sowohl mit Produkten für strukturierte Daten als auch mit Pipelines für unstrukturierte Daten zu arbeiten
Nachweis eigenständiger Erkundung neuer KI-Funktionen durch Prototypen, Tools, Experimente oder Anwendungen
Erfahrung mit der Überführung von KI-Experimenten in produktive Unternehmens- oder regulierte Lösungen mit Fokus auf Sicherheit, Zuverlässigkeit, Schutz, Governance und messbare Ergebnisse
Von Vorteil: Erfahrung im Gesundheitswesen mit PHI/PII, klinischen oder operativen Workflows, Abläufen bei Kostenträgern oder Leistungserbringern, Auditierbarkeit, Sicherheitsprüfungen, Compliance-Kontrollen oder wertorientierter Versorgung
Von Vorteil: Vertrautheit mit Cloud-KI- und Datenplattformen wie Azure, AWS, GCP, Databricks, Agent Bricks, Genie, Azure AI Foundry/Azure OpenAI, Azure ML, AKS/Kubernetes, OpenTelemetry oder Tools für KI-Beobachtbarkeit und -Evaluierung
Von Vorteil: Erfahrung mit Modell-Benchmarking, -Auswahl, -Anpassung, Fine-Tuning, Reranking oder anderen Methoden zur Optimierung von Domänenmodellen
Von Vorteil: Erfahrung in der Leitung technischer teamübergreifender Initiativen oder im Mentoring mehrerer Ingenieurinnen und Ingenieure

Zusatzleistungen

Arbeiten von zu Hause
Arbeitgeber der Chancengleichheit mit dem Ziel, eine vielfältige Belegschaft aufzubauen

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