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Onos Health
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11 – 50 Mitarbeitende
GesundheitswesenKrankenversicherungKünstliche Intelligenz
Onos Health entwickelt KI-gestützte klinische Intelligenz für Kostenträger im Bereich psychische Gesundheit. Die Plattform wandelt unstrukturierte klinische Unterlagen wie Sitzungsnotizen, Behandlungspläne und Assessments in Erkenntnisse um, die die klinische Qualität, das Versorgungsmanagement, die Programmintegrität und das Management des Anbieternetzwerks unterstützen. Die Lösungen des Unternehmens decken die psychische Gesundheitsversorgung über verschiedene Versorgungsstufen hinweg ab, darunter angewandte Verhaltensanalyse (ABA), die Behandlung von Substanzkonsumstörungen, leichte bis mittelschwere psychische Erkrankungen und schwere psychische Erkrankungen. Dabei reichen die Einsatzbereiche von stationärer und teilstationärer Versorgung über Wohneinrichtungen sowie PHP/IOP bis hin zur ambulanten Versorgung. Onos Health verbindet kostenträgerorientierte Implementierung, Sicherheit auf Unternehmensebene und verantwortungsvolle KI-Praktiken. Das Team arbeitet an der Schnittstelle von Gesundheitsversorgung, Krankenversicherung und künstlicher Intelligenz.
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Stellen im Unternehmen

Staff AI-Softwareentwickler bei Onos Health

Leite die KI-Entwicklung für die Gesundheitsdatenplattform von Onos Health und entwickle LLM-Systeme, klinische Bewertungsmodelle, skalierbare Pipelines und erklärbare Empfehlungen.

USVereinigte StaatenCAKalifornien
200.000 $ – 275.000 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSDjangoDockerPostgresPython

Beschreibung

  • Entwickle LLM- und Systeme zum Verstehen natürlicher Sprache, die klinische Notizen und medizinische Dokumente verarbeiten und daraus Erkenntnisse gewinnen
  • Klassifiziere Patienten anhand von Leitlinien zur Versorgungsstufe und erstelle präzise Empfehlungen
  • Definiere Engineering-Praktiken für LLM- und KI-Systeme, Frameworks für Evaluierung und Benchmarking sowie Modell-Governance
  • Entwickle skalierbare Datenpipelines, die strenge Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen erfüllen
  • Arbeite mit Backend-Entwicklern zusammen, um KI- und Machine-Learning-Funktionen in die Onos-Plattform zu integrieren
  • Entwickle und betreibe KI- und Datenpipelines, die medizinische Unterlagen analysieren und klinische Bewertungen sowie Prüfungen der Versorgungsqualität verbessern
  • Bewerte die Leistung von LLMs beim Extrahieren von Belegen aus medizinischen Unterlagen und bei der Zuordnung von Empfehlungen zur Versorgungsstufe
  • Entwickle und verfeinere Systeme, die Dokumente zu medizinischen Versorgungsstandards aufnehmen und die Einhaltung der Leitlinien durch Leistungserbringer bewerten
  • Erstelle erklärbare KI-Lösungen, die medizinischem Fachpersonal die Entscheidungen von Modellen verständlich machen
  • Übernimm die Verantwortung für einen wichtigen Bereich der Onos-Plattform und arbeite als frühes Teammitglied auch im Backend- und Data-Engineering mit

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Anwendungen in Backend- oder Data-Engineering-Rollen
  • Erfahrung in der Entwicklung LLM-basierter Systeme, die unstrukturierte, branchenspezifische Unterlagen aufnehmen und auswerten sowie mit nutzerorientierten Funktionen verbunden sind
  • Ausgeprägtes Verständnis der Grenzen von LLMs und der Methoden, mit denen sich zuverlässige, konsistente und präzise Ergebnisse erzielen lassen
  • Kundenorientierte Denkweise und Motivation, ein hochwertiges klinisches Bewertungsmodell für die psychische Gesundheitsversorgung zu entwickeln
  • Kooperative Arbeitsweise mit Fokus auf messbare Ergebnisse
  • Praktische Erfahrung mit medizinischen Unterlagen, um zu bestimmen, ob Patientenhistorien Bewertungs- oder Beurteilungskriterien erfüllen, etwa bei der Genehmigung von Leistungsansprüchen
  • Hintergrund als vielseitiger Backend-Entwickler mit der Fähigkeit, in mehreren Verantwortungsbereichen zu arbeiten
  • Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines mit Python und verwandten Data-Science- oder Machine-Learning-Bibliotheken
  • Umfangreiche Erfahrung im Umgang mit Gesundheitsdaten und der Anwendung von HIPAA-Best Practices
  • Kenntnis aktueller Infrastrukturen für LLMs und Machine Learning sowie von MLOps-Praktiken
  • Erfahrung mit AWS-Diensten wie ECS, Bedrock und Cognito
  • Erfahrung mit Docker
  • Erfahrung mit GitHub Actions
  • Erfahrung mit Python, Django, Celery, django-ninja und django-tenants
  • Erfahrung mit PostgreSQL auf AWS RDS und S3
  • Vertrautheit mit GitHub, Jira, CodeRabbitAI, Tusk und Claude
  • ],

Zusatzleistungen

  • Flexibles hybrides Arbeitsmodell mit zwei bis drei Tagen pro Woche im Büro im Financial District von San Francisco und einer Remote-First-Kultur
  • Unbegrenzter Urlaub
  • Bezahlte Elternzeit
  • Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
  • Vorsteuerliche Leistungen für Pendler
  • 401(k)-Plan
  • Bedeutende Beteiligung für Mitarbeitende in einer frühen Phase
  • Direktes Mentoring durch erfahrene Gründer
  • Möglichkeit, die Team- und Unternehmenskultur in einer frühen Phase mitzugestalten
  • Regelmäßige Teamevents und Offsites
  • Vom Unternehmen bereitgestellte Ausstattung und Einrichtung des Homeoffice

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