Alignment Health
Alignment Health
Alignment Health er et helseforsikringsselskap som fokuserer på å forbedre helsehjelpen for Medicare-medlemmer, særlig eldre, personer som lever med kroniske sykdommer og personer som er skrøpelige. Selskapet ble grunnlagt i 2013 og kombinerer en personlig omsorgsmodell med teknologi og et døgnåpent concierge-team som koordinerer støtte med pålitelige lokale tjenesteleverandører. Virksomheten omfatter både levering av helsetjenester og forsikring, med fokus på å gjøre helsehjelpen mer tilgjengelig, responsiv og kostnadsbevisst for medlemmene. Alignment Health ansetter i en voksende helseorganisasjon som ivaretar behovene til Medicare-samfunn.

Senior AI- og datavitenskapsforsker

Utform produksjonsklare løsninger for maskinlæring til Alignment Healths plattform for eldreomsorg. Led helsedataanalyse, modelldistribusjon og teknisk veiledning.

Beskrivelse

  • Utvikle helhetlige AI- og maskinlæringsløsninger på helseutfordringer som risikostratifisering, klinisk beslutningsstøtte, automatisert journalgjennomgang og svindeloppdagelse.
  • Bygg produksjonssystemer for maskinlæring som behandler millioner av helsetransaksjoner.
  • Administrer hele livssyklusen for maskinlæring, fra eksperimentering og validering til distribusjon, overvåking, oppdagelse av modellavvik og kontinuerlig forbedring.
  • Sett opp instrumentering, observerbarhet, varsler og tilbakemeldingssløyfer som støtter modellenes ytelse og pålitelighet i produksjon.
  • Undersøk og bruk avansert dyplæring, naturlig språkbehandling og store språkmodeller, datasyn og kausal inferens.
  • Frem tekniske praksiser som støtter kodekvalitet, testing, dokumentasjon, gjenbruk og vedlikehold.
  • Samarbeid med produkt-, klinikk-, drifts- og etterlevelsesgrupper for å finne AI-muligheter med høy verdi.
  • Forklar tekniske begreper med forretningsspråk for ledere, og bidra til beslutninger om produkt og teknologi.
  • Veiled dataforskere gjennom kodegjennomganger, arkitekturdiskusjoner, parprogrammering, presentasjoner og dokumentasjon.
  • Intervju tekniske kandidater, og vis grundig analyse og problemløsning i praksis.

Krav

  • Ha 5–8 års erfaring med å levere produksjonsløsninger innen datavitenskap eller maskinlæring med dokumentert forretningseffekt.
  • Ha dokumentert erfaring med å utforme komplekse maskinlæringssystemer fra forskning til produksjonssetting.
  • Ha dyp ekspertise innen flere maskinlæringsområder og et solid grunnlag i programvareutvikling.
  • Ha erfaring med å lede tekniske prosjekter og veilede dataforskere.
  • Ha doktorgrad i informatikk, maskinlæring, statistikk eller et beslektet fagområde.
  • Holde deg oppdatert på fremskritt innen maskinlæring og AI, helsedataanalyse og praksis for programvareutvikling.
  • Demonstrere ekspertkompetanse i datavitenskapelige metoder, arbeidsflyter og beste praksis.
  • Ha avanserte ferdigheter innen maskinlæring, inkludert ensemblemetoder, dyplæring, naturlig språkbehandling, store språkmodeller og datasyn.
  • Bruke sterke ferdigheter innen statistisk analyse og forsøksdesign.
  • Skrive produksjonsklar, vedlikeholdbar kode på ekspertnivå i Python, Java, SQL eller PySpark.
  • Bruke avansert SQL og arbeide med store, høy-dimensjonale helsedata.
  • Arbeide med Databricks, Spark, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog og skyplattformer.
  • Bruke Git-arbeidsflyter, CI/CD-pipelines, Docker og moderne MLOps-praksis.
  • Ha inngående forståelse av helsedata og Medicare Advantage-drift.
  • Kommunisere svært godt og omsette teknisk kompleksitet til forretningsverdi.
  • Lage tydelige datavisualiseringer og formidle funn gjennom effektiv historiefortelling.
  • Ingen lisens er påkrevd.

Relaterte jobber

The Duke of Edinburgh's Award

Administrasjonsassistent for arrangementer og ambassadører

The Duke of Edinburgh's Award
201 – 500 Ansatte
UtdanningVeldedighet

Håndter arrangementsadministrasjon, koordinere leverandører og reiser og besvare henvendelser for The Duke of Edinburgh’s Award. Denne hybride stillingen i Storbritannia er hjemmebasert, med ukentlig oppmøte på kontoret i Reading.

Åpne