Ang Elevance Health ay isang kompanya ng pangangalagang pangkalusugan at segurong pangkalusugan na bumubuo ng mas malawak at pangmatagalang paraan ng pagsuporta sa kalusugan ng mga tao. Pinagsasama ng gawain nito ang mga benepisyong pangkalusugan, pinagsama-samang serbisyong tumutugon sa buong kalusugan, at mga kakayahang digital sa kalusugan na idinisenyo upang mas epektibong pag-ugnayin ang pangangalaga at saklaw. Sa halos 100,000 empleyadong naglilingkod sa mahigit 118 milyong tao, nag-aalok ang Elevance Health ng mga oportunidad sa isang malaki at multidisciplinary na organisasyong nakatuon sa pagpapabuti ng mga resulta sa kalusugan, pagpapaunlad ng sistema ng pangangalagang pangkalusugan, at pagsuporta sa mas matitibay na komunidad.
Siyentista sa AI at Machine Learning – Elevance Health, Indianapolis Hybrid
Bumuo ng mga production-scale na solusyon sa machine learning, generative AI, at malalaking modelo ng wika para sa healthcare business ng Elevance Health. Magtatag ng mga kakayahan sa RAG, agentic AI, pagsusuri, at Responsible AI para sa mga enterprise application.
Paglalarawan
- Magdisenyo, bumuo, at mag-deploy ng mga solusyon sa AI, machine learning, at generative AI para sa mga hamon sa negosyo at operasyon ng enterprise
- Bumuo at magpanatili ng imprastraktura, pipeline, at serbisyong nag-uugnay ng structured at unstructured data para sa mga AI application
- Lumikha ng mga reusable na kakayahan tulad ng RAG pipeline, vector search, semantic retrieval, prompt orchestration, at agentic workflow
- Magpatupad ng mga framework sa pagsusuri at automated test para sa kalidad, katumpakan, bias, kaligtasan, at performance ng modelo
- Magtatag ng mga proseso sa monitoring, observability, at governance na sumusuporta sa maaasahan at compliant na production AI system
- Makipagtulungan sa mga engineering at product team upang maisama ang mga kakayahan ng AI sa mga enterprise platform at application
- Isulong ang Responsible AI sa pamamagitan ng mga pamantayan sa pagsusuri, dokumentasyong handa para sa audit, at mga kontrol sa model governance
- Pagbutihin ang mga AI system para sa scalability, latency, reliability, at cost efficiency
- Suportahan ang experimentation, benchmarking, at paghahambing ng modelo upang mapahusay ang mga desisyon at mapabilis ang AI innovation
- Isalin ang mga kinakailangan ng stakeholder sa mga production-ready na kakayahan at serbisyo ng AI
- Mag-ambag sa mga teknikal na pamantayan, desisyon sa arkitektura, at mga kasanayan sa enterprise AI engineering
- Gumawa ng mga eksperimental at analitikal na plano para sa mga algorithm ng machine learning at data modeling gamit ang matitibay na baseline at causal analysis
- Suportahan ang responsable at scalable na paggamit ng AI sa buong healthcare enterprise ng Elevance Health
Mga Kinakailangan
- Bachelor’s degree sa isang larangang lubhang nakabatay sa quantitative analysis tulad ng computer science, machine learning, operations research, statistics, o mathematics, o katumbas na kombinasyon ng edukasyon at karanasan; bilang alternatibo, apat o higit pang taon ng kaugnay na karanasan
- Lubos na kanais-nais ang karanasan sa produksyon sa pagbuo at pag-deploy ng mga application na nakabatay sa malalaki o maliliit na modelo ng wika
- Lubos na kanais-nais ang karanasan sa RAG system, semantic search, vector database, embedding, at prompt engineering
- Lubos na kanais-nais ang karanasan sa pagdidisenyo ng AI agent, tool-calling workflow, o agentic architecture
- Lubos na kanais-nais ang karanasan sa pagsusuri ng AI system gamit ang automated framework, benchmarking, at human review
- Lubos na kanais-nais ang karanasan sa pagbuo ng scalable na AI at machine learning pipeline at serbisyo gamit ang cloud-native architecture
- Lubos na kanais-nais ang karanasan sa MLOps, kabilang ang CI/CD, model deployment, monitoring, observability, drift detection, at lifecycle management
- Lubos na kanais-nais ang karanasan sa paggamit ng Python at mga makabagong tool sa AI at machine learning tulad ng PyTorch, TensorFlow, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, o Hugging Face
- Lubos na kanais-nais ang kaalaman sa Responsible AI, model governance, bias testing, explainability, at auditability
- Kanais-nais ang karanasan sa pagsasama ng mga solusyon sa AI sa mga API, enterprise platform, at distributed system
- Kanais-nais ang karanasan sa pagrerepaso, pagsubok, pagva-validate, at pagpapatibay ng AI-generated code at AI-assisted development workflow
- Kanais-nais ang karanasan sa pagsuporta sa production AI system, paglutas ng mga isyu, at pamumuno sa tuloy-tuloy na pagpapahusay
- Kanais-nais ang mahusay na kasanayan sa komunikasyon at pakikipagtulungan, kabilang ang kakayahang makahikayat ng mga teknikal at di-teknikal na stakeholder
- Kanais-nais ang karanasan sa healthcare, mga industriyang kinokontrol, o enterprise-scale AI
Mga Benepisyo
- Mga pagtaas ng sahod batay sa merito
- Bayad na mga holiday
- Bayad na time off
- Mga programang incentive bonus
- Mga benepisyong medikal
- Mga benepisyong dental
- Mga benepisyong pang-paningin
- Mga benepisyong short-term disability
- Mga benepisyong long-term disability
- 401(k) na may katumbas na kontribusyon ng kumpanya
- Employee stock purchase plan
- Life insurance
- Mga wellness program
- Mga mapagkukunan para sa financial education
- Hybrid work strategy na may flexibility para sa virtual na trabaho
- Mga accommodation sa lugar ng trabaho ayon sa hinihingi ng batas