Onos Health développe une intelligence clinique fondée sur l’intelligence artificielle pour les organismes payeurs de soins de santé comportementale. Sa plateforme transforme des dossiers cliniques non structurés, notamment des notes de séance, des plans de traitement et des évaluations, en informations qui soutiennent la qualité clinique, la gestion de l’utilisation des soins, l’intégrité des programmes et la gestion des réseaux de prestataires. Les solutions de l’entreprise couvrent la santé comportementale à différents niveaux de soins, notamment l’analyse comportementale appliquée (ABA), le traitement des troubles liés à l’usage de substances, les troubles de santé mentale légers à modérés et les maladies mentales graves, dans des contextes d’hospitalisation, résidentiels, PHP/IOP et ambulatoires. Onos Health associe une mise en œuvre axée sur les organismes payeurs, une sécurité de niveau entreprise et des pratiques responsables en matière d’intelligence artificielle, avec une équipe à la croisée des soins de santé, de l’assurance maladie et de l’intelligence artificielle.
Ingénieur logiciel IA Staff chez Onos Health
Pilotez l’ingénierie IA de la plateforme de données de santé d’Onos Health en développant des systèmes LLM, des modèles d’évaluation clinique, des pipelines évolutifs et des recommandations explicables.
Description
- Créer des systèmes LLM et de compréhension du langage naturel capables de traiter et d’extraire des informations à partir de notes cliniques et de documents médicaux
- Classer les patients selon les directives de niveau de soins et produire des recommandations précises
- Définir les pratiques d’ingénierie pour les systèmes LLM et IA, les cadres d’évaluation et de benchmarking, ainsi que la gouvernance des modèles
- Développer des pipelines de données évolutifs respectant des exigences strictes de confidentialité et de sécurité
- Collaborer avec les ingénieurs backend pour intégrer les capacités d’IA et d’apprentissage automatique à la plateforme Onos
- Construire et exploiter des pipelines IA et de données qui analysent les dossiers médicaux et améliorent les évaluations cliniques et les revues de la qualité des soins
- Évaluer les performances des LLM dans l’extraction de preuves à partir des dossiers médicaux et l’attribution de recommandations de niveau de soins
- Développer et perfectionner des systèmes qui ingèrent des documents sur les standards de soins et évaluent l’adhésion des prestataires aux directives
- Créer des solutions d’IA explicables qui clarifient les décisions des modèles pour les professionnels de santé
- Prendre en charge un domaine important de la plateforme Onos tout en contribuant à l’ingénierie backend et aux données en tant que membre fondateur de l’équipe
Exigences
- Au moins cinq ans d’expérience dans la création et le déploiement d’applications en production dans des fonctions d’ingénierie backend ou de données
- Expérience dans le développement de systèmes basés sur des LLM qui ingèrent et évaluent des dossiers non structurés et propres à un secteur, et qui se connectent à des fonctionnalités destinées aux utilisateurs
- Solide compréhension des limites des LLM et des techniques permettant de produire des résultats fiables, cohérents et précis
- État d’esprit orienté client et motivation pour créer un modèle d’évaluation clinique de haute qualité en santé comportementale
- Approche collaborative, avec un accent sur l’obtention de résultats mesurables
- Expérience pratique de l’utilisation de dossiers médicaux pour déterminer si les antécédents des patients satisfont à des critères d’évaluation ou d’analyse, tels que l’autorisation de demandes de remboursement
- Expérience en tant qu’ingénieur backend généraliste capable d’intervenir sur plusieurs responsabilités
- Expérience dans la création de pipelines de données avec Python et des bibliothèques connexes de science des données ou d’apprentissage automatique
- Expérience significative dans la gestion de données de santé et l’application des bonnes pratiques HIPAA
- Connaissance des infrastructures actuelles de LLM et d’apprentissage automatique ainsi que des pratiques MLOps
- Expérience des services AWS, notamment ECS, Bedrock et Cognito
- Expérience avec Docker
- Expérience avec GitHub Actions
- Expérience avec Python, Django, Celery, django-ninja et django-tenants
- Expérience avec PostgreSQL sur AWS RDS et S3
- Familiarité avec GitHub, Jira, CodeRabbitAI, Tusk et Claude
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Avantages
- Horaires hybrides flexibles, avec deux à trois jours par semaine au bureau du Financial District de San Francisco et une culture privilégiant le télétravail
- Congés illimités
- Congé parental rémunéré
- Assurance médicale, dentaire et optique
- Avantages de transport prélevés avant impôts
- Plan 401(k)
- Participation significative au capital pour un membre arrivé tôt dans l’entreprise
- Mentorat direct assuré par des fondateurs expérimentés
- Possibilité de contribuer à façonner l’équipe et la culture de l’entreprise dès ses débuts
- Événements d’équipe et séminaires réguliers
- Équipement fourni par l’entreprise et installation de bureau à domicile