Alignment Healthは、特に高齢者、慢性疾患を抱える方、虚弱な方など、Medicareの加入者の医療体験の向上に取り組む医療保険会社です。2013年に設立され、個別化されたケアモデルとテクノロジーを組み合わせ、24時間365日対応のコンシェルジュケアチームを通じて、信頼できる地域の医療提供者と連携しながら支援を調整しています。事業は医療サービスの提供と保険の両分野にわたり、加入者がより利用しやすく、迅速で、費用にも配慮したケアを受けられるよう取り組んでいます。Alignment Healthは、Medicareコミュニティのニーズに応える成長中のヘルスケア組織で人材を採用しています。
シニアAI・データサイエンティスト
Alignment Healthのシニアケアプラットフォーム向けに、本番運用可能な機械学習ソリューションを設計します。 医療分析とモデル導入を主導し、技術面でチームを指導します。
仕事内容
- リスク層別化、臨床意思決定支援、カルテの自動レビュー、不正検知など、医療分野の課題に対応するエンドツーエンドのAI・機械学習ソリューションを開発します。
- 数百万件の医療取引を処理する本番用機械学習システムを構築します。
- 実験と検証から、導入、監視、ドリフト検知、継続的な改善まで、機械学習のライフサイクルを管理します。
- 本番環境でのモデルの性能と信頼性を支えるため、計測、可観測性、アラート、フィードバックループを整備します。
- 高度な深層学習、自然言語処理と大規模言語モデル、コンピュータービジョン、因果推論を調査し、活用します。
- コード品質、テスト、ドキュメント、再利用性、保守性を支えるエンジニアリング手法を推進します。
- プロダクト、臨床、オペレーション、コンプライアンスの各チームと連携し、価値の高いAI活用機会を見つけます。
- 経営層に技術概念をビジネス用語で説明し、プロダクトや技術に関する意思決定に役立てます。
- コードレビュー、アーキテクチャの議論、ペアプログラミング、プレゼンテーション、ドキュメントを通じてデータサイエンティストを指導します。
- 技術職の候補者を面接し、厳密な分析と問題解決の姿勢を示します。
応募要件
- 本番運用のデータサイエンスまたは機械学習ソリューションを提供した経験が5～8年あり、ビジネスへの効果を示せること。
- 研究から本番導入まで、複雑な機械学習システムを設計した実績があること。
- 複数の機械学習分野に精通し、ソフトウェアエンジニアリングの強固な基礎を備えていること。
- 技術プロジェクトを主導し、データサイエンティストを指導した経験があること。
- コンピューターサイエンス、機械学習、統計学、または関連分野の博士号を有すること。
- 機械学習とAI、医療分析、ソフトウェアエンジニアリングの最新動向を継続的に把握していること。
- データサイエンスの手法、ワークフロー、ベストプラクティスに精通していること。
- アンサンブル手法、深層学習、自然言語処理、大規模言語モデル、コンピュータービジョンを含む高度な機械学習スキルを備えていること。
- 統計分析と実験設計に関する優れたスキルを備えていること。
- Python、Java、SQL、またはPySparkをエキスパートレベルで使い、本番品質で保守しやすいコードを書けること。
- 高度なSQLを使い、大規模かつ高次元の医療データを扱えること。
- Databricks、Spark、Delta Lake、MLflow、Unity Catalog、クラウドプラットフォームを扱えること。
- Gitのワークフロー、CI/CDパイプライン、Docker、最新のMLOps手法を使えること。
- 医療データとMedicare Advantageの業務を深く理解していること。
- 技術的な複雑さをビジネス価値に置き換えて伝える、非常に高いコミュニケーション能力があること。
- 明確なデータ可視化を作成し、効果的なストーリーテリングで分析結果を伝えられること。
- 免許は不要です。
