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Welldoc
Welldoc
51 – 200 Empleados
Patrocinador de visa H1BAtención sanitariaInteligencia artificialSeguro de salud
Welldoc es una empresa de tecnología sanitaria que desarrolla herramientas digitales impulsadas por IA para la gestión de enfermedades crónicas. Su plataforma ofrece información y apoyo personalizados para la diabetes, la hipertensión, la insuficiencia cardíaca, el control del peso, la prediabetes y el bienestar mental. Su producto insignia, BlueStar, cuenta con autorización de la FDA para la autogestión de la diabetes y se conecta con más de 400 dispositivos. Welldoc trabaja con planes de salud, sistemas sanitarios y empleadores para respaldar mejores intervenciones, resultados de salud poblacional y una atención más eficiente.
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Empleos de la empresa

Director Asociado de Datos e IA – Welldoc, Bangalore Híbrido

Lidera plataformas de datos sanitarios y productos de IA generativa, incluidos sistemas RAG y flujos de trabajo agénticos. Crea soluciones conformes con Databricks, Azure y las normas sanitarias de EE. UU.

INIndiaHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésInteligencia artificial
AzureETLNube

Descripción

  • Dirigir la estrategia, la hoja de ruta y la entrega integral de plataformas de datos empresariales y productos de IA/LLM.
  • Colaborar con las partes interesadas del negocio para identificar necesidades y convertir los flujos de trabajo en soluciones escalables de datos e IA.
  • Mantener el cumplimiento de las normas y regulaciones sanitarias aplicables de EE. UU. en todos los productos de datos e IA.
  • Diseñar y dirigir aplicaciones de IA generativa, pipelines RAG y flujos de trabajo de agentes autónomos.
  • Crear arquitecturas de orquestación con frameworks como LangChain y LangGraph.
  • Evaluar e integrar modelos fundacionales, incluidos Anthropic Claude, Azure OpenAI y opciones de código abierto.
  • Desarrollar medidas de protección para la seguridad del contenido, la detección de alucinaciones y la protección contra inyecciones de prompts.
  • Liderar la arquitectura de datos en Databricks y el ecosistema de Microsoft Azure.
  • Supervisar pipelines ETL/ELT escalables, modelos de datos e integraciones sanitarias mediante datos FHIR, HL7 y EHR.
  • Mejorar el rendimiento del lakehouse, los tiempos de respuesta de las consultas y la eficiencia del almacenamiento junto con los equipos de ingeniería de datos.
  • Definir prácticas empresariales de Gobierno de Datos e IA que abarquen el linaje, la catalogación, los controles de acceso y la explicabilidad de los modelos.
  • Desarrollar y ampliar capacidades de AIOps y MLOps para la supervisión, el registro de prompts, la detección de deriva, la evaluación de modelos y el control de costes.
  • Trabajar con los equipos de Seguridad de la Información y Regulación para respaldar los requisitos de cumplimiento.
  • Prototipar, desarrollar y escalar productos diseñados con IA junto con socios de producto, datos e ingeniería.
  • Interactuar periódicamente con clientes y explicar temas técnicos complejos a líderes empresariales.

Requisitos

  • Al menos 15 años de experiencia profesional.
  • Experiencia práctica avanzada en pipelines de Generación Aumentada por Recuperación.
  • Conocimientos prácticos de modelos de vanguardia como GPT-4, Claude y LLaMA.
  • Experiencia con herramientas de orquestación como CrewAI, LangGraph, AutoGen o el OpenAI SDK.
  • Sólidas capacidades de comunicación y gestión de partes interesadas.
  • Trayectoria demostrada llevando plataformas de datos empresariales y productos de IA/LLM desde el concepto hasta producción.
  • Experiencia aplicando normas y regulaciones sanitarias de EE. UU., incluidas HIPAA, HITRUST, SOC 2 y controles de PHI/PII.
  • Experiencia práctica con frameworks de orquestación de LLM como LangChain y LangGraph.
  • Experiencia directa utilizando modelos fundacionales avanzados, incluidos Anthropic Claude y GPT-4, mediante API o implementaciones en la nube.
  • Sólido conocimiento de las barreras de protección de IA, incluidas NVIDIA NeMo Guardrails, Llama Guard, Guardrails AI o pipelines de validación personalizados.
  • Experiencia operacionalizando sistemas de IA mediante supervisión, evaluación con RAGAS o TruLens, observabilidad y versionado de prompts.
  • Se prefiere experiencia con estándares de interoperabilidad sanitaria como FHIR y HL7.
  • Se prefiere experiencia práctica con bases de datos vectoriales como Pinecone, Qdrant, Azure AI Search y Databricks Vector Search.
  • Se prefieren certificaciones como Azure Solutions Architect, Databricks Certified Data Engineer o Machine Learning Professional, o Scrum Product Owner.

Beneficios

  • Modalidad de trabajo híbrida.
  • Trabajo desde la oficina cuatro días por semana.

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