Innovaccer
Innovaccer
Innovaccer er et teknologiselskap innen helse og omsorg som utvikler verktøy for å hjelpe behandlere, betalere og organisasjoner innen livsvitenskap med å utnytte helsedata bedre. Health Cloud samler fragmentert informasjon, analyse, kunstig intelligens og automatisering av arbeidsflyter for å støtte digital omstilling og mer samordnet behandling. Plattformen er utviklet for å aktivere kliniske og operative data, forenkle administrativt arbeid, styrke pasientengasjementet og hjelpe organisasjoner med å arbeide mot verdibasert behandling gjennom tydeligere innsikt i både pasientrelaterte og økonomiske resultater.

Ledende AI-ingeniør – Innovaccer (hybrid, San Francisco)

Led utviklingen av backend-systemer, datapipelines og AI/ML-funksjonalitet for Innovaccers plattform for innsikt i helsetjenesten. Form skalerbar og sikker programvare som brukes av helseleverandører, forsikringsselskaper og offentlige organisasjoner.

Beskrivelse

  • Utforme, utvikle og levere kritisk plattformfunksjonalitet på tvers av backend-tjenester, API-er og datapipelines
  • Utvikle AI/ML-produktfunksjonalitet fra modellintegrasjon til produksjonsklare systemer og dataflyter
  • Ha ansvar for arkitekturen og implementeringen av større systemer, med avveiing mellom skalerbarhet, ytelse, sikkerhet og kostnader
  • Videreutvikle ingeniørpraksis gjennom hele programvareutviklingslivssyklusen, inkludert testing, kodekvalitet, sikkerhet, observerbarhet og drift
  • Skape robuste, grundig testede tjenester som kobler produkter til eksterne helsesystemer
  • Sikre samsvar med standarder for helse og databeskyttelse, inkludert HIPAA og GDPR
  • Undersøke, profilere og styrke produksjonssystemer samt ha ansvar for pålitelighet og hendelseshåndtering
  • Veilede ingeniører direkte gjennom designsesjoner, parprogrammering og kodegjennomganger
  • Samarbeide med produkt- og kliniske partnere for å omsette praktiske behov til robuste tekniske løsninger
  • Vurdere teknologier, rammeverk og verktøy ved å veie funksjonalitet, kostnader, risiko og tid til verdiskaping

Krav

  • Bachelor-, master- eller doktorgrad i informatikk, programvareteknikk eller et beslektet fagområde, eller tilsvarende praktisk erfaring
  • Minst 7 års erfaring med programvareutvikling, inkludert dokumentert erfaring med å levere storskala produksjonssystemer selv
  • Aktuell, praktisk programmeringskompetanse i ett eller flere moderne språk, inkludert Python, Java eller Go
  • Sterk designkompetanse innen distribuerte systemer, backend-tjenester, API-er og dataintensive arkitekturer
  • Erfaring med å integrere AI/ML i produkter ved å koble modeller til operative systemer, håndtere dataflyter og kjøre dem i produksjon
  • Praktisk erfaring med å drifte produksjonsprogramvare, inkludert CI/CD, infrastruktur som kode, overvåking, ytelsesoptimalisering og hendelseshåndtering
  • Kunnskap om standarder for helsedata som FHIR og HL7 samt regelverk som HIPAA og GDPR, eller evne til raskt å lære et regulert domene
  • Svært gode analytiske og kommunikative ferdigheter, med evne til å samkjøre ingeniører og interessenter om teknisk retning
  • Solid erfaring med skymiljøer som AWS, Google Cloud Platform eller Azure
  • Erfaring med å pakke og orkestrere applikasjoner med Docker og Kubernetes
  • Verifisering av ansettelsesberettigelse kreves for nyansatte som er basert i USA

Fordeler

  • 20 faste fridager per år samt selskapets helligdager
  • Foreldrepermisjon
  • Økonomiske insentiver og anerkjennelse på tvers av selskapet for betydelig innsats og engasjement
  • Dekning av helse-, tann- og synsbehandling
  • Selskapet betaler kort- og langsiktig uføreforsikring
  • Selskapet betaler grunnleggende livsforsikring
  • Rabattert juridisk bistand
  • Kjæledyrforsikring

Relaterte jobber

U.S. Bank

Principal AI-ingeniør, akselerering av AI i virksomheter

U.S. Bank

Led sikker og skalerbar bruk av AI i U.S. Bank ved å levere generative AI-løsninger, gjenbrukbare tekniske rammeverk og intelligent automatisering. Samarbeid på tvers av forretnings- og teknologiteam for å føre AI-bruksområder fra idé til produksjon.

Åpne
BigHat Biosciences

Direktør for maskinlæring innen antistoffdesign

BigHat Biosciences

Led BigHat Biosciences’ strategi for maskinlæring og modellering av antistoffdesign ved å samle avanserte modeller, laboratoriedata og LLM-automatisering. Veiled et erfarent tverrfaglig team, og bidra til bedre designrunder for mer enn 2 000 antistoffer i uken.

Åpne