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Welldoc
Welldoc
51 – 200 Dipendenti
Sponsor per visto H1BAssicurazione sanitariaAssistenza sanitariaIntelligenza artificiale
Welldoc è un’azienda di tecnologia sanitaria che sviluppa strumenti digitali basati sull’IA per la gestione delle patologie croniche. La sua piattaforma offre informazioni e supporto personalizzati per diabete, ipertensione, insufficienza cardiaca, gestione del peso, prediabete e benessere mentale. Il suo prodotto di punta, BlueStar, è autorizzato dalla FDA per l’autogestione del diabete e si collega a oltre 400 dispositivi. Welldoc collabora con piani sanitari, sistemi sanitari e datori di lavoro per sostenere interventi migliori, risultati più positivi per la salute della popolazione e un’assistenza più efficiente.
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Offerte dell’azienda

Direttore associato, Dati e IA – Welldoc, Bangalore ibrido

Guida piattaforme di dati sanitari e prodotti di IA generativa, inclusi sistemi RAG e flussi di lavoro agentici. Sviluppa soluzioni conformi a Databricks, Azure e agli standard sanitari statunitensi.

INIndiaIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIntelligenza artificiale
AzureCloudETL

Descrizione

  • Gestire la strategia, la roadmap e la distribuzione end-to-end di piattaforme di dati aziendali e prodotti di IA/LLM.
  • Collaborare con gli stakeholder aziendali per individuare le esigenze e trasformare i flussi di lavoro in soluzioni scalabili di dati e IA.
  • Mantenere la conformità agli standard e ai regolamenti sanitari statunitensi applicabili per tutti i prodotti di dati e IA.
  • Progettare e dirigere applicazioni di IA generativa, pipeline RAG e flussi di lavoro di agenti autonomi.
  • Creare architetture di orchestrazione con framework come LangChain e LangGraph.
  • Valutare e integrare modelli fondazionali, inclusi Anthropic Claude, Azure OpenAI e opzioni open source.
  • Sviluppare misure di protezione per la sicurezza dei contenuti, il rilevamento delle allucinazioni e la protezione dagli attacchi di prompt injection.
  • Guidare l’architettura dei dati nell’ecosistema Databricks e Microsoft Azure.
  • Supervisionare pipeline ETL/ELT scalabili, modelli di dati e integrazioni sanitarie utilizzando dati FHIR, HL7 ed EHR.
  • Migliorare le prestazioni del lakehouse, i tempi di risposta delle query e l’efficienza dello storage in collaborazione con i team di ingegneria dei dati.
  • Definire pratiche aziendali di Data e AI Governance che includano lineage, catalogazione, controlli degli accessi e spiegabilità dei modelli.
  • Sviluppare ed espandere le capacità AIOps e MLOps per monitoraggio, registrazione dei prompt, rilevamento del drift, valutazione dei modelli e controllo dei costi.
  • Collaborare con i team di Information Security e Regulatory per supportare i requisiti di conformità.
  • Prototipare, sviluppare e scalare prodotti AI-first con i partner di prodotto, dati e ingegneria.
  • Interagire periodicamente con i clienti e spiegare argomenti tecnici complessi ai leader aziendali.

Requisiti

  • Almeno 15 anni di esperienza professionale.
  • Competenza pratica avanzata nelle pipeline di Retrieval-Augmented Generation.
  • Conoscenza operativa di modelli frontier come GPT-4, Claude e LLaMA.
  • Esperienza con strumenti di orchestrazione tra cui CrewAI, LangGraph, AutoGen o OpenAI SDK.
  • Ottime capacità di comunicazione e gestione degli stakeholder.
  • Comprovata esperienza nel portare piattaforme di dati aziendali e prodotti di IA/LLM dal concept alla produzione.
  • Esperienza nell’applicazione di standard e regolamenti sanitari statunitensi, inclusi HIPAA, HITRUST, SOC 2 e controlli PHI/PII.
  • Esperienza pratica con framework di orchestrazione LLM come LangChain e LangGraph.
  • Esperienza diretta nell’utilizzo di modelli fondazionali avanzati, inclusi Anthropic Claude e GPT-4, tramite API o deployment cloud.
  • Solida conoscenza dei guardrail per l’IA, tra cui NVIDIA NeMo Guardrails, Llama Guard, Guardrails AI o pipeline di validazione personalizzate.
  • Esperienza nell’operazionalizzazione di sistemi di IA tramite monitoraggio, valutazione con RAGAS o TruLens, osservabilità e versionamento dei prompt.
  • È preferibile esperienza con standard di interoperabilità sanitaria come FHIR e HL7.
  • È preferibile esperienza pratica con database vettoriali come Pinecone, Qdrant, Azure AI Search e Databricks Vector Search.
  • Sono preferibili certificazioni come Azure Solutions Architect, Databricks Certified Data Engineer o Machine Learning Professional, oppure Scrum Product Owner.

Benefit

  • Modalità di lavoro ibrida.
  • Lavoro in ufficio quattro giorni alla settimana.

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