Az Onos Health mesterséges intelligencián alapuló klinikai intelligenciamegoldásokat fejleszt a viselkedési egészségügyi szolgáltatásokat finanszírozó biztosítók számára. Platformja a strukturálatlan klinikai dokumentumokat — többek között az ülések feljegyzéseit, a kezelési terveket és az állapotfelméréseket — a klinikai minőség, a szolgáltatásigénybevétel kezelése, a programok integritása és a szolgáltatói hálózat menedzsmentjének támogatására alkalmas információkká alakítja. A vállalat megoldásai a viselkedési egészségügy olyan területeit fedik le, mint az ABA, a szerhasználati zavarok kezelése, az enyhe és középsúlyos mentális egészségi problémák, valamint a súlyos mentális betegségek; alkalmazhatók fekvőbeteg-, bentlakásos, PHP/IOP- és járóbeteg-ellátásban. Az Onos Health az egészségügy, az egészségbiztosítás és a mesterséges intelligencia metszéspontján működő csapatával a biztosítói fókuszú bevezetést, a vállalati szintű biztonságot és a felelős MI-gyakorlatokat ötvözi.
Staff AI szoftvermérnök az Onos Healthnél
Vezesse az AI-mérnöki munkát az Onos Health egészségügyi adatplatformján LLM-rendszerek, klinikai értékelési modellek, skálázható adatfolyamatok és magyarázható ajánlások fejlesztésével.
Egyesült Államok
Kalifornia200 000 $ – 275 000 $ / év
HibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökMI-mérnökLeírás
- Hozzon létre klinikai jegyzeteket és orvosi dokumentumokat feldolgozó, illetve azokból információkat kinyerő LLM- és természetesnyelv-feldolgozási rendszereket
- Osztályozza a betegeket az ellátási szintre vonatkozó irányelvek alapján, és készítsen pontos ajánlásokat
- Határozza meg az LLM- és AI-rendszerek mérnöki gyakorlatait, valamint az értékelési, benchmarkolási és modellirányítási keretrendszereket
- Fejlesszen skálázható adatfolyamatokat, amelyek megfelelnek a szigorú adatvédelmi és biztonsági követelményeknek
- Működjön együtt backendmérnökökkel az AI- és gépi tanulási képességek Onos-platformba való integrálásán
- Építsen és üzemeltessen olyan AI- és adatfolyamatokat, amelyek orvosi nyilvántartásokat elemeznek, és javítják a klinikai értékeléseket, valamint az egészségügyi minőségellenőrzéseket
- Értékelje az LLM-ek teljesítményét az orvosi nyilvántartásokból történő bizonyítékkinyerésben és az ellátási szintre vonatkozó ajánlások hozzárendelésében
- Fejlesszen és finomítson olyan rendszereket, amelyek beolvassák az orvosi ellátás standardjairól szóló dokumentumokat, és értékelik a szolgáltatók irányelveknek való megfelelését
- Hozzon létre magyarázható AI-megoldásokat, amelyek tisztázzák a modell döntéseit az egészségügyi szakemberek számára
- Korai csapattagként vállalja az Onos-platform egy jelentős területének felelősségét, miközben hozzájárul a backend- és adatközpontú mérnöki munkához
Követelmények
- Legalább öt év tapasztalat éles környezetben futó alkalmazások fejlesztésében és üzembe helyezésében backend- vagy adatmérnöki szerepkörben
- Tapasztalat LLM-alapú rendszerek fejlesztésében, amelyek strukturálatlan, iparágspecifikus nyilvántartásokat dolgoznak fel és értékelnek, valamint felhasználói funkciókhoz kapcsolódnak
- Az LLM-ek korlátainak, illetve megbízható, következetes és pontos kimenetek előállítására szolgáló technikáknak alapos ismerete
- Ügyfélközpontú szemlélet és motiváció magas színvonalú viselkedés-egészségügyi klinikai értékelési modell létrehozására
- Együttműködő hozzáállás, a mérhető eredmények elérésére összpontosítva
- Gyakorlati tapasztalat orvosi nyilvántartások használatában annak meghatározására, hogy a beteg kórelőzményei megfelelnek-e értékelési vagy felülvizsgálati kritériumoknak, például kárigények engedélyezésénél
- Általános backendmérnöki háttér, többféle felelősségi területen való munkavégzés képességével
- Tapasztalat adatfolyamatok fejlesztésében Pythonnal és kapcsolódó adattudományi vagy gépi tanulási könyvtárakkal
- Jelentős tapasztalat egészségügyi adatok kezelésében és a HIPAA bevált gyakorlatainak alkalmazásában
- A korszerű LLM- és gépi tanulási infrastruktúra, valamint az MLOps-gyakorlatok ismerete
- Tapasztalat AWS-szolgáltatásokkal, köztük az ECS-sel, a Bedrockkal és a Cognitóval
- Docker használatában szerzett tapasztalat
- GitHub Actions használatában szerzett tapasztalat
- Python, Django, Celery, django-ninja és django-tenants használatában szerzett tapasztalat
- PostgreSQL használatában AWS RDS-en és S3 használatában szerzett tapasztalat
- A GitHub, a Jira, a CodeRabbitAI, a Tusk és a Claude ismerete
- ],
Juttatások
- Rugalmas hibrid munkarend, heti két-három nappal a San Franciscó-i Financial District irodájában, valamint távoli munkavégzést előnyben részesítő kultúra
- Korlátlan szabadság
- Fizetett szülői szabadság
- Egészség-, fogászati és látásbiztosítás
- Adózás előtti ingázási juttatások
- 401(k)-terv
- Jelentős részesedés korai munkatársként
- Közvetlen mentorálás tapasztalt alapítóktól
- Lehetőség a csapat és a vállalati kultúra korai szakaszban történő alakítására
- Rendszeres csapatesemények és elvonulások
- A vállalat által biztosított eszközök és otthoni irodai felszerelés