NeueHealth ir veselības aprūpes uzņēmums, kura mērķis ir padarīt aprūpi pieejamāku, finansiāli sasniedzamāku un labāk pielāgotu pacientu vajadzībām. Uzņēmuma darbība apvieno NeueCare, kas sniedz visaptverošus pakalpojumus uzņēmumam piederošās un saistītās klīnikās, ar NeueSolutions, kas palīdz neatkarīgiem pakalpojumu sniedzējiem piedalīties uz rezultātiem balstītos aprūpes modeļos. Savienojot veselības aprūpes pakalpojumu lietotājus, sniedzējus un maksātājus, NeueHealth koncentrējas uz aprūpes pieredzes un veselības rezultātu uzlabošanu. Uzņēmuma darbība aptver veselības aprūpes pakalpojumu sniegšanu, pakalpojumu sniedzēju atbalstu un ar veselības apdrošināšanu saistītus pakalpojumus. Uzņēmumā ir iespējas speciālistiem, kurus interesē aprūpes koordinēšanas un sniegšanas pārveide.
Vecākais mākslīgā intelekta inženieris, aģentiskais MI un RAG – NeueHealth (attālināts darbs)
Izstrādājiet aģentiskas darbplūsmas, ar meklēšanu papildinātas ģenerēšanas sistēmas un ražošanai gatavus MI pakalpojumus NeueHealth veselības aprūpes darbībām. Vadiet drošu, pārskatāmu un prasībām atbilstošu MI iespēju ieviešanu uzņēmuma mērogā.
Apraksts
- Uzņemieties atbildību par sarežģītu MI produktu, tostarp aģentisku darbplūsmu, RAG sistēmu un atbalsta pakalpojumu, izstrādi no sākuma līdz beigām
- Sadarbojieties ar produktu, inženierijas, datu, klīniskajām un operatīvajām komandām
- Pārvērtiet ieinteresēto pušu vajadzības validētās, piekļuvi apzinošās MI darbplūsmās ar definētu uzvedību, pieņemšanas kritērijiem, riska kontrolēm un ieviešanas kompromisiem
- Veidojiet MI darbplūsmu un RAG produktu virzienus, aptverot datu ievadi, meklēšanas kvalitāti, avotu attiecināšanu, uzticamības apstrādi, aģentu rīkus un cilvēka pārbaudes procesus
- Izstrādājiet uzticamus MI vadības slāņus un uzlabojiet veselības aprūpes MI modeļus, izmantojot uzvednes, meklēšanu, pārkārtošanu, precizēšanu un modeļu atlasi
- Vadiet veselības aprūpes MI novērtēšanas un laidienu praksi, tostarp pretiniektestēšanu, regresijas sliekšņus, laidienu vārtus un ražošanas telemetriju
- Sniedziet augsta līmeņa tehniskās konsultācijas arhitektūras un koda pārskatīšanā, reaģējot uz incidentiem, mentorējot un ieviešot atkārtoti izmantojamus inženiertehniskus uzlabojumus
- Nodrošiniet veselības aprūpes MI pakalpojumus ar apstiprinātām mākoņa iespējām un HITRUST prasībām atbilstošiem PHI/PII aizsardzības, drošības, privātuma, auditējamības, atbildīga MI un atbilstības pasākumiem
Prasības
- Bakalaura grāds datorzinātnēs, datorinženierijā, informācijas sistēmās, datu zinātnē, valodniecībā vai saistītā jomā; var tikt pieņemta līdzvērtīga praktiskā pieredze
- Parasti vismaz piecu gadu atbilstoša inženierijas pieredze, tostarp atbildība par sarežģītiem ražošanas komponentiem vai tehniskā vadība funkcionalitātes izstrādē
- Praktiska pieredze ar MI, mašīnmācīšanos vai lielajiem valodu modeļiem darbinātu ražošanas vai gandrīz ražošanas gatavības lietotņu izveidē un ekspluatācijā
- Spēcīgas programmatūras inženierijas prasmes pakalpojumu un datu līgumu projektēšanā, testēšanā, CI/CD, pārskatāmībā, atkļūdošanā, uzticamībā un operatīvajā atbalstā
- Padziļinātas Python, Java, Scala, C#, TypeScript vai līdzīgas modernas programmēšanas valodas zināšanas
- Pamatīgas zināšanas par strukturētiem izvades datiem, RAG, rīku izmantošanu, novērtēšanu, aizsargbarjerām, uzraudzību un cilvēka iesaistes modeļiem
- Pieredze ar mākoņpakalpojumiem un datu ietilpīgām sistēmām, kā arī spēja strādāt gan ar strukturētu datu produktiem, gan nestrukturētu datu cauruļvadiem
- Pierādīta spēja patstāvīgi izpētīt jaunas MI iespējas, izmantojot prototipus, rīkus, eksperimentus vai lietotnes
- Pieredze MI eksperimentu pārvēršanā uzņēmuma vai regulētās ražošanas risinājumos, koncentrējoties uz drošumu, uzticamību, drošību, pārvaldību un izmērāmiem rezultātiem
- Vēlams: pieredze veselības aprūpē darbā ar PHI/PII, klīniskām vai operatīvām darbplūsmām, maksātāju vai pakalpojumu sniedzēju darbību, auditējamību, drošuma pārskatīšanu, atbilstības kontrolēm vai uz vērtību balstītu aprūpi
- Vēlams: zināšanas par mākoņa MI un datu platformām, piemēram, Azure, AWS, GCP, Databricks, Agent Bricks, Genie, Azure AI Foundry/Azure OpenAI, Azure ML, AKS/Kubernetes, OpenTelemetry vai MI novērojamības un novērtēšanas rīkiem
- Vēlams: pieredze modeļu salīdzinošajā novērtēšanā, atlasē, pielāgošanā, precizēšanā, pārkārtošanā vai citās jomas modeļu optimizācijas metodēs
- Vēlams: pieredze starpkomandu tehnisko iniciatīvu vadīšanā vai vairāku inženieru mentorēšanā
Priekšrocības
- Darbs no mājām
- Vienlīdzīgu iespēju darba devējs, kas ir apņēmies veidot daudzveidīgu darbaspēku