Welldoc היא חברת טכנולוגיות בריאות המפתחת כלים דיגיטליים מבוססי בינה מלאכותית לניהול מחלות כרוניות. הפלטפורמה שלה מספקת תובנות ותמיכה מותאמות אישית בתחומי הסוכרת, יתר לחץ דם, אי־ספיקת לב, ניהול משקל, טרום־סוכרת ורווחה נפשית. מוצר הדגל של החברה, BlueStar, קיבל אישור FDA לניהול עצמי של סוכרת ומתחבר ליותר מ־400 מכשירים. Welldoc עובדת עם תוכניות בריאות, מערכות רפואיות ומעסיקים כדי לתמוך בהתערבויות מיטביות, לשפר את תוצאות בריאות האוכלוסייה ולאפשר טיפול יעיל יותר.
מנהל משנה, נתונים ובינה מלאכותית – Welldoc, בנגלור במתכונת היברידית
הובלת פלטפורמות נתוני בריאות ומוצרי בינה מלאכותית גנרטיבית, כולל מערכות RAG ותהליכי עבודה של סוכנים אוטונומיים. בניית פתרונות תואמי רגולציה על גבי Databricks ו-Azure ובהתאם לתקני בריאות אמריקאיים.
תיאור
- אחריות על האסטרטגיה, מפת הדרכים והאספקה מקצה לקצה של פלטפורמות נתונים ארגוניות ומוצרי בינה מלאכותית ומודלי שפה גדולים.
- שיתוף פעולה עם בעלי עניין עסקיים לזיהוי צרכים ולתרגום תהליכי עבודה לפתרונות נתונים ובינה מלאכותית הניתנים להרחבה.
- שמירה על עמידה בתקנים וברגולציות החלים בארצות הברית בתחום הבריאות בכל מוצרי הנתונים והבינה המלאכותית.
- תכנון והכוונה של יישומי בינה מלאכותית גנרטיבית, צינורות RAG ותהליכי עבודה של סוכנים אוטונומיים.
- יצירת ארכיטקטורות תזמור באמצעות מסגרות כגון LangChain ו-LangGraph.
- הערכה ושילוב של מודלי בסיס, כולל Anthropic Claude, Azure OpenAI ואפשרויות בקוד פתוח.
- פיתוח אמצעי הגנה לבטיחות תוכן, לזיהוי הזיות ולהגנה מפני הזרקת הנחיות.
- הובלת ארכיטקטורת נתונים בסביבת Databricks ובמערכת האקולוגית של Microsoft Azure.
- פיקוח על צינורות ETL/ELT ניתנים להרחבה, מודלי נתונים ואינטגרציות בריאות באמצעות FHIR, HL7 ונתוני רשומות רפואיות אלקטרוניות.
- שיפור ביצועי אגם הנתונים, זמני תגובת שאילתות ויעילות האחסון בשיתוף עם צוותי הנדסת נתונים.
- הגדרת שיטות ממשל ארגוניות לנתונים ולבינה מלאכותית, הכוללות שושלת נתונים, קטלוג, בקרות גישה ויכולת הסבר של מודלים.
- בניית יכולות AIOps ו-MLOps והרחבתן לצורך ניטור, רישום הנחיות, זיהוי סחיפה, הערכת מודלים ובקרת עלויות.
- עבודה עם צוותי אבטחת מידע ורגולציה לתמיכה בדרישות ציות.
- יצירת אבות טיפוס, פיתוח והרחבה של מוצרים המבוססים בראש ובראשונה על בינה מלאכותית, בשיתוף עם שותפים בתחום המוצר, הנתונים וההנדסה.
- קשר תקופתי עם לקוחות והסבר של נושאים טכניים מורכבים למנהלים עסקיים.
דרישות
- לפחות 15 שנות ניסיון מקצועי.
- מומחיות מעשית מתקדמת בצינורות Retrieval-Augmented Generation.
- ידע מעשי במודלים מתקדמים כגון GPT-4, Claude ו-LLaMA.
- ניסיון בכלי תזמור, כולל CrewAI, LangGraph, AutoGen או OpenAI SDK.
- יכולות חזקות בתקשורת ובניהול בעלי עניין.
- ניסיון מוכח בהעברת פלטפורמות נתונים ארגוניות ומוצרי בינה מלאכותית ומודלי שפה גדולים משלב הרעיון ועד הייצור.
- ניסיון ביישום תקנים ורגולציות אמריקאיים בתחום הבריאות, כולל HIPAA, HITRUST, SOC 2 ובקרות PHI/PII.
- ניסיון מעשי במסגרות תזמור של מודלי שפה גדולים כגון LangChain ו-LangGraph.
- ניסיון ישיר בשימוש במודלי בסיס מתקדמים, כולל Anthropic Claude ו-GPT-4, באמצעות ממשקי API או פריסות ענן.
- הבנה מעמיקה של אמצעי הגנה בבינה מלאכותית, כולל NVIDIA NeMo Guardrails, Llama Guard, Guardrails AI או צינורות אימות מותאמים אישית.
- ניסיון בהפעלת מערכות בינה מלאכותית באמצעות ניטור, הערכת RAGAS או TruLens, יכולת תצפית וגרסאות להנחיות.
- ניסיון בתקני אינטראופרביליות בתחום הבריאות כגון FHIR ו-HL7 – יתרון.
- ניסיון מעשי במסדי נתונים וקטוריים כגון Pinecone, Qdrant, Azure AI Search ו-Databricks Vector Search – יתרון.
- הסמכות כגון Azure Solutions Architect, Databricks Certified Data Engineer או Machine Learning Professional, או Scrum Product Owner – יתרון.
הטבות
- מתכונת עבודה היברידית.
- עבודה מהמשרד ארבעה ימים בשבוע.