A Welldoc é uma empresa de tecnologia em saúde que desenvolve ferramentas digitais baseadas em IA para o gerenciamento de condições crônicas. Sua plataforma oferece insights e suporte personalizados para diabetes, hipertensão, insuficiência cardíaca, controle de peso, pré-diabetes e bem-estar mental. Seu principal produto, o BlueStar, é autorizado pela FDA para o autogerenciamento do diabetes e se conecta a mais de 400 dispositivos. A Welldoc trabalha com planos de saúde, sistemas de saúde e empregadores para apoiar intervenções mais eficazes, melhores resultados de saúde populacional e um atendimento mais eficiente.
Diretor Associado de Dados e IA – Welldoc, Bangalore Híbrido
Lidere plataformas de dados de saúde e produtos de IA generativa, incluindo sistemas RAG e fluxos de trabalho agênticos. Desenvolva soluções em conformidade com Databricks, Azure e os padrões de saúde dos EUA.
Descrição
- Liderar a estratégia, o roadmap e a entrega de ponta a ponta de plataformas corporativas de dados e produtos de IA/LLM.
- Colaborar com as partes interessadas do negócio para identificar necessidades e transformar fluxos de trabalho em soluções escaláveis de dados e IA.
- Manter a conformidade com os padrões e regulamentos de saúde aplicáveis dos EUA em todos os produtos de dados e IA.
- Projetar e liderar aplicações de IA generativa, pipelines RAG e fluxos de trabalho de agentes autônomos.
- Criar arquiteturas de orquestração com frameworks como LangChain e LangGraph.
- Avaliar e integrar modelos fundamentais, incluindo Anthropic Claude, Azure OpenAI e opções de código aberto.
- Desenvolver salvaguardas para segurança de conteúdo, detecção de alucinações e proteção contra injeção de prompts.
- Liderar a arquitetura de dados em Databricks e no ecossistema Microsoft Azure.
- Supervisionar pipelines ETL/ELT escaláveis, modelos de dados e integrações de saúde usando dados FHIR, HL7 e EHR.
- Melhorar o desempenho do lakehouse, os tempos de resposta das consultas e a eficiência do armazenamento em parceria com as equipes de engenharia de dados.
- Definir práticas corporativas de Governança de Dados e IA abrangendo linhagem, catalogação, controles de acesso e explicabilidade de modelos.
- Desenvolver e expandir recursos de AIOps e MLOps para monitoramento, registro de prompts, detecção de drift, avaliação de modelos e controle de custos.
- Trabalhar com as equipes de Segurança da Informação e Regulamentação para apoiar os requisitos de conformidade.
- Criar protótipos, desenvolver e escalar produtos baseados em IA com parceiros de produto, dados e engenharia.
- Interagir periodicamente com clientes e explicar temas técnicos complexos para líderes de negócios.
Requisitos
- Pelo menos 15 anos de experiência profissional.
- Experiência prática avançada em pipelines de Geração Aumentada por Recuperação.
- Conhecimento prático de modelos de fronteira como GPT-4, Claude e LLaMA.
- Experiência com ferramentas de orquestração, incluindo CrewAI, LangGraph, AutoGen ou o OpenAI SDK.
- Excelentes habilidades de comunicação e gestão de partes interessadas.
- Histórico comprovado de levar plataformas corporativas de dados e produtos de IA/LLM do conceito à produção.
- Experiência na aplicação de padrões e regulamentos de saúde dos EUA, incluindo HIPAA, HITRUST, SOC 2 e controles de PHI/PII.
- Experiência prática com frameworks de orquestração de LLM, como LangChain e LangGraph.
- Experiência direta usando modelos fundamentais avançados, incluindo Anthropic Claude e GPT-4, por meio de APIs ou implantações em nuvem.
- Sólido entendimento de mecanismos de proteção de IA, incluindo NVIDIA NeMo Guardrails, Llama Guard, Guardrails AI ou pipelines de validação personalizados.
- Experiência em operacionalizar sistemas de IA por meio de monitoramento, avaliação com RAGAS ou TruLens, observabilidade e versionamento de prompts.
- Experiência com padrões de interoperabilidade em saúde, como FHIR e HL7, é desejável.
- Experiência prática com bancos de dados vetoriais, como Pinecone, Qdrant, Azure AI Search e Databricks Vector Search, é desejável.
- Certificações como Azure Solutions Architect, Databricks Certified Data Engineer ou Machine Learning Professional, ou Scrum Product Owner, são desejáveis.
Benefícios
- Modelo de trabalho híbrido.
- Trabalho no escritório quatro dias por semana.