Alignment Health
Alignment Health
Az Alignment Health olyan egészségbiztosító társaság, amely a Medicare-tagok, különösen az idősek, a krónikus betegséggel élők és a törékenyebb egészségi állapotú emberek ellátásának javítására összpontosít. A 2013-ban alapított vállalat a személyre szabott ellátási modellt technológiával és a megbízható helyi szolgáltatókkal való támogatás összehangolását végző, éjjel-nappal elérhető ügyféltámogató csapattal ötvözi. Tevékenysége az egészségügyi szolgáltatásnyújtás és a biztosítás területére egyaránt kiterjed, célja pedig az ellátás hozzáférhetőbbé, gyorsabban reagálóvá és költségtudatosabbá tétele tagjai számára. Az Alignment Health egy növekvő egészségügyi szervezetként a Medicare-közösségek igényeit szolgáló különböző területekre keres munkatársakat.

Szenior mesterségesintelligencia- és adattudós

Tervezzen éles környezetben működő gépi tanulási megoldásokat az Alignment Health idősgondozási platformjához. Irányítsa az egészségügyi adatelemzést, a modellek üzembe állítását és a szakmai mentorálást.

Leírás

  • Fejlesszen végponttól végpontig terjedő mesterségesintelligencia- és gépi tanulási megoldásokat olyan egészségügyi kihívásokra, mint a kockázati besorolás, a klinikai döntéstámogatás, a kórlapok automatizált áttekintése és a csalások felderítése.
  • Építsen éles környezetben működő gépi tanulási rendszereket, amelyek több millió egészségügyi tranzakciót dolgoznak fel.
  • Irányítsa a gépi tanulás teljes életciklusát a kísérletezéstől és validálástól az üzembe állításon, felügyeleten és az adateloszlás változásának észlelésén át a folyamatos fejlesztésig.
  • Alakítson ki mérési és megfigyelhetőségi eszközöket, riasztásokat és visszacsatolási folyamatokat a modellek éles környezetbeli teljesítményének és megbízhatóságának támogatására.
  • Kutassa és alkalmazza a mélytanulás, a természetesnyelv-feldolgozás és a nagy nyelvi modellek, a számítógépes látás, valamint az oksági következtetés legújabb módszereit.
  • Ösztönözze a kódminőséget, a tesztelést, a dokumentálást, az újrafelhasználhatóságot és a karbantarthatóságot támogató mérnöki gyakorlatokat.
  • Dolgozzon együtt a Termék, a Klinikai, az Operációs és a Megfelelőségi csapattal, hogy azonosítsák a nagy értékű MI-lehetőségeket.
  • Magyarázza el az összetett műszaki fogalmakat az üzleti vezetőknek, és járuljon hozzá a termék- és technológiai döntésekhez.
  • Segítse az adattudósok munkáját kódellenőrzésekkel, architektúrával kapcsolatos egyeztetésekkel, páros programozással, prezentációkkal és dokumentációval.
  • Vegyen részt műszaki jelöltek interjúztatásában, és mutasson példát az alapos elemzésre és problémamegoldásra.

Követelmények

  • 5–8 év tapasztalat éles környezetben használt adattudományi vagy gépi tanulási megoldások szállításában, igazolható üzleti eredményekkel.
  • Bizonyított gyakorlat összetett gépi tanulási rendszerek tervezésében a kutatástól az éles környezetbe történő bevezetésig.
  • Több gépi tanulási területen szerzett mély szakértelem és erős szoftverfejlesztési alapok.
  • Műszaki projektek vezetésében és adattudósok mentorálásában szerzett tapasztalat.
  • Doktori fokozat számítástechnika, gépi tanulás, statisztika vagy kapcsolódó területen.
  • A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia, az egészségügyi adatelemzés, valamint a szoftverfejlesztési gyakorlatok fejlődésének követése.
  • Szakértői szintű jártasság az adattudományi módszerekben, munkafolyamatokban és bevált gyakorlatokban.
  • Haladó gépi tanulási készségek, többek között ensemble módszerek, mélytanulás, természetesnyelv-feldolgozás, nagy nyelvi modellek és számítógépes látás.
  • Erős statisztikai elemzési és kísérlettervezési készségek.
  • Szakértői szintű, éles környezetben használható, jól karbantartható kód írása Python, Java, SQL vagy PySpark használatával.
  • Haladó SQL-ismeretek és tapasztalat nagy mennyiségű, sokdimenziós egészségügyi adatok kezelésében.
  • Tapasztalat a Databricks, Spark, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog és felhőplatformok használatában.
  • Git-munkafolyamatok, CI/CD-folyamatok, Docker és korszerű MLOps-gyakorlatok alkalmazása.
  • Az egészségügyi adatok és a Medicare Advantage működésének mély ismerete.
  • Kiemelkedő kommunikációs készség, a műszaki összetettség üzleti értékké fordításával.
  • Átlátható adatvizualizációk készítése és az eredmények hatásos történetmeséléssel történő bemutatása.
  • Engedély nem szükséges.

Kapcsolódó állások

Protiviti

Databricks megoldástervezési vezető

Protiviti

Vezesse a modern Databricks-adatplatformok és mérnöki megoldások tervezését és megvalósítását a Protiviti ügyfelei számára. Irányítsa az architektúrát, az átállásokat, az adatirányítást és a csapat fejlesztését különböző iparágakban.

Megnyitás
Protiviti

Senior Databricks megoldásarchitekt, igazgatóhelyettes

Protiviti

A Protiviti ügyfélprojektjeiben Databricks-adatmegoldásokat tervez, és technológiai kockázatokkal kapcsolatban ad tanácsot. Hibrid tanácsadói szerepkörben üzletet fejleszt, irányítja a projektek megvalósítását, és mentorálja a csapatokat.

Megnyitás
Neara

Ügyfélérték-architekt

Neara

Segítsen a közműszolgáltató ügyfeleknek bevezetni a Neara villamosenergia-hálózatokra fejlesztett, gépi tanulásra épülő digitális ikermodelljeit, és igazolja a mérhető megtérülést. Adjon tanácsot az ügyfeleknek, és működjön együtt az értékesítési és bevezetési csapatokkal.

Megnyitás
NVIDIA

Vezető építész, kódoló modellek teljesítménye és utótréning az NVIDIA-nál (távmunka, USA)

NVIDIA

Irányítsa az NVIDIA kódgenerálási és szoftverfejlesztési AI-modelljeinek teljesítményértékelését és utótréningjét. Dolgozzon ki benchmarkokat, jutalmazási stratégiákat és skálázható tréning-infrastruktúrát.

Megnyitás
Akamai Technologies

Távmunka-megoldástervező Costa Ricában

Akamai Technologies

Akamai felhő-, biztonsági, média- és teljesítménymegoldásokat nyújt az ügyfeleknek. Vezesd a megvalósításokat a műszaki tervezéstől a tesztelésen át az indulásig.

Megnyitás
McKesson

Szenior kategóriamenedzser, technológiai szolgáltatások — McKesson

McKesson

Irányítsa a technológiai szolgáltatások beszerzését, a szerződéses tárgyalásokat és a beszállítói teljesítményt a McKesson egészségügyi üzletágában. Formálja a beszerzési stratégiát összetett technológiai szolgáltatási megállapodásokban.

Megnyitás
Snowflake

Márkahang és történetmesélés igazgatója

Snowflake
5001 – 10 000 Alkalmazottak
B2BSaaSVállalat

Irányítsa a Snowflake márkahangját, kampányait és kreatív történetmesélését a nagyobb aktivációkban, az olimpiai tartalmakat is beleértve. Vezesse a névadást, a videógyártást és a junior kreatív szakemberek fejlődését.

Megnyitás