Alignment Health
Alignment Health
Alignment Health es una compañía de seguros de salud enfocada en mejorar la atención de los afiliados de Medicare, especialmente de las personas mayores, las personas que viven con enfermedades crónicas y quienes se encuentran en situación de fragilidad. Fundada en 2013, la compañía combina un modelo de atención personalizado con tecnología y un equipo de atención de conserjería disponible las 24 horas, los 7 días de la semana, para coordinar el apoyo con proveedores locales de confianza. Su actividad abarca la prestación de servicios de salud y los seguros, con el objetivo de hacer que la atención sea más accesible, receptiva y eficiente en costos para sus afiliados. Alignment Health contrata personal en una organización sanitaria en crecimiento que atiende las necesidades de las comunidades de Medicare.

Científico sénior de IA y datos

Diseña soluciones de aprendizaje automático para la plataforma de atención a personas mayores de Alignment Health. Lidera el análisis sanitario, la implementación de modelos y la mentoría técnica.

Descripción

  • Desarrolla soluciones integrales de IA y aprendizaje automático para retos sanitarios como la estratificación de riesgos, el apoyo a decisiones clínicas, la revisión automatizada de historiales y la detección de fraude.
  • Crea sistemas de aprendizaje automático para producción que procesan millones de transacciones sanitarias.
  • Gestiona el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la experimentación y la validación hasta la implementación, la supervisión, la detección de desviaciones y la mejora continua.
  • Configura instrumentación, observabilidad, alertas y ciclos de retroalimentación para respaldar el rendimiento y la fiabilidad de los modelos en producción.
  • Investiga y aplica técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje de gran tamaño, visión artificial e inferencia causal.
  • Promueve prácticas de ingeniería que favorezcan la calidad del código, las pruebas, la documentación, la reutilización y la facilidad de mantenimiento.
  • Colabora con los equipos de Producto, Clínica, Operaciones y Cumplimiento para identificar oportunidades de IA de alto valor.
  • Explica conceptos técnicos en términos empresariales a directivos y contribuye a las decisiones sobre productos y tecnología.
  • Guía a científicos de datos mediante revisiones de código, debates de arquitectura, programación en pareja, presentaciones y documentación.
  • Entrevista a candidatos técnicos y demuestra prácticas rigurosas de análisis y resolución de problemas.

Requisitos

  • Aporta entre 5 y 8 años de experiencia en la implementación de soluciones de ciencia de datos o aprendizaje automático en producción, con impacto empresarial demostrado.
  • Cuenta con experiencia probada en el diseño de sistemas complejos de aprendizaje automático, desde la investigación hasta su implementación en producción.
  • Posee amplios conocimientos en varios ámbitos del aprendizaje automático y sólidos fundamentos de ingeniería de software.
  • Tiene experiencia liderando proyectos técnicos y asesorando a científicos de datos.
  • Tiene un doctorado en Ciencias de la Computación, Aprendizaje Automático, Estadística o un campo relacionado.
  • Se mantiene al día de los avances en aprendizaje automático e IA, análisis sanitario y prácticas de ingeniería de software.
  • Demuestra dominio experto de los métodos, flujos de trabajo y buenas prácticas de ciencia de datos.
  • Cuenta con competencias avanzadas en aprendizaje automático, incluidos métodos de ensamble, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, modelos de lenguaje de gran tamaño y visión artificial.
  • Aplica sólidas habilidades de análisis estadístico y diseño experimental.
  • Escribe código de calidad para producción y fácil de mantener con Python, Java, SQL o PySpark, con nivel experto.
  • Utiliza SQL avanzado y trabaja con datos sanitarios de gran volumen y alta dimensionalidad.
  • Trabaja con Databricks, Spark, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog y plataformas en la nube.
  • Utiliza flujos de trabajo de Git, canalizaciones de CI/CD, Docker y prácticas modernas de MLOps.
  • Comprende a fondo los datos sanitarios y las operaciones de Medicare Advantage.
  • Se comunica de manera excepcional y traduce la complejidad técnica en valor empresarial.
  • Crea visualizaciones de datos claras y comunica los hallazgos mediante una narrativa eficaz.
  • No se requiere licencia.

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