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Qualified Health
Qualified Health
51 – 200 Employés
Intelligence artificielleSaaSSoins de santé
Qualified Health est une entreprise d’intelligence artificielle d’entreprise spécialisée dans la santé, qui accompagne les systèmes de santé grâce à une plateforme unifiée pour déployer, encadrer et développer l’utilisation de l’intelligence artificielle. Sa plateforme SaaS se connecte aux systèmes cliniques, opérationnels et financiers, en réunissant des solutions d’IA validées, des outils de création de flux de travail et d’agents, des intégrations, des contrôles de supervision et la formation des équipes. Qualified Health aide les organisations de santé à introduire l’IA de manière sûre, conforme et mesurable dans différents flux de travail, avec des déploiements annoncés auprès de milliers d’utilisateurs et générant un impact opérationnel et financier.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur principal en IA

Pilotez la conception de l’infrastructure d’IA agentique et sa gouvernance pour la plateforme de santé de Qualified Health. Établissez des normes à l’échelle de l’entreprise pour les systèmes LLM en production.

USÉtats-UnisCACalifornie
230 000 $ – 280 000 $ / an
HybrideTemps pleinLeadLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueIngénieur en IA
Python

Description

  • Définir l’architecture à long terme et la stratégie technique de l’infrastructure de workflows agentiques pour l’ensemble du portefeuille de produits.
  • Représenter l’ingénierie de l’IA appliquée lors d’échanges transverses et avec la direction sur l’orientation des produits, les choix entre développement et achat, et les investissements dans la plateforme.
  • Établir des normes à l’échelle de l’organisation pour l’évaluation, le déploiement, la sécurité et la supervision des LLM.
  • Résoudre les problèmes techniques les plus difficiles et ambigus entre les différentes gammes de produits.
  • Accompagner et faire progresser des ingénieurs de niveau Staff.
  • Contribuer au référentiel de carrière technique des postes en IA appliquée.
  • Évaluer les nouveaux modèles, frameworks et techniques, puis recommander ceux à adopter.
  • Travailler avec les fondateurs et les responsables de l’ingénierie pour aligner les investissements dans l’infrastructure d’IA sur la stratégie de l’entreprise.
  • Écrire du code et résoudre directement des problèmes techniques complexes.

Exigences

  • Une expérience de Python est requise.
  • Au moins 8 ans d’expérience dans le développement de logiciels en production.
  • Au moins 4 ans d’expérience dans le développement et la montée en charge d’applications d’IA ou fondées sur des LLM en production.
  • Expérience avérée dans la conception d’architectures de systèmes adoptées à l’échelle de l’entreprise.
  • Expérience dans la définition d’orientations et de normes techniques adoptées par plusieurs équipes.
  • Expertise approfondie en MLOps, déploiement de modèles et automatisation de workflows à l’échelle d’une organisation ou d’une plateforme.
  • Capacité à traiter de manière autonome des défis techniques et stratégiques ambigus et à forts enjeux.
  • Solide expérience dans l’influence des décisions techniques au niveau de la direction, y compris auprès de parties prenantes non techniques.
  • Licence et 10 ans d’expérience, ou master et 8 ans d’expérience, en informatique, en ingénierie ou dans un domaine connexe ; une expérience équivalente est acceptée.
  • Expertise reconnue en IA appliquée ou en systèmes agentiques.
  • Expérience dans la création d’infrastructures d’IA dans un secteur réglementé ou à forts enjeux.
  • Expérience dans la création ou le développement d’une fonction technique à partir de zéro dans une startup.
  • Expérience dans le mentorat d’ingénieurs de niveau Staff et la définition de parcours de carrière techniques.
  • L’autorisation légale de travailler aux États-Unis pour tout employeur, sans parrainage actuel ou futur, est obligatoire.

Avantages

  • Attribution de parts ou d’actions.
  • Assurance médicale, dentaire et optique.
  • Horaires de travail flexibles.
  • Possibilité de travail hybride.
  • Un environnement inclusif qui encourage la créativité et l’innovation.
  • Rémunération compétitive.

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