CareSource — страховая компания в сфере здравоохранения, обслуживающая участников программ Medicaid, Marketplace и Medicare Advantage. Ее страховое покрытие и службы поддержки предназначены для таких групп, как взрослые и семьи с низким доходом, дети, беременные женщины, пожилые люди и люди с инвалидностью. CareSource также предоставляет ресурсы для поддержки стоматологического, офтальмологического и слухового здоровья, фармацевтической помощи и поддержки в связи с COVID-19, а онлайн-инструменты и мобильные приложения помогают участникам управлять своим медицинским обслуживанием.
Прикладной ИИ-исследователь IV — удалённая работа
Руководите инициативами в области корпоративного ИИ, обработки естественного языка и генеративного ИИ для медицинских операций CareSource. Формируйте стратегию и управление ИИ, предиктивную аналитику и промышленное внедрение решений во всей организации.
Описание
- Определять техническое направление разработки и внедрения передовых решений ИИ, улучшающих медицинские операции, результаты лечения пациентов и эффективность организации.
- Оценивать новые технологии ИИ и разрабатывать стратегии их внедрения на уровне организации.
- Анализировать неструктурированные медицинские данные с помощью методов обработки естественного языка и глубокого обучения.
- Сопровождать решения ИИ от первоначальной концепции до масштабного промышленного внедрения.
- Формировать дорожные карты и стратегию корпоративного ИИ на основе технической экспертизы и стратегических партнёрств.
- Создавать технические стандарты, повторно используемые фреймворки, лучшие практики и правила управления для разработки, внедрения, мониторинга и оптимизации ИИ.
- Руководить сложными программами в области обработки естественного языка, предиктивной аналитики и прикладного ИИ в различных направлениях бизнеса.
- Взаимодействовать с командами ИТ, корректировки рисков, контроля добросовестности программ, HEDIS, медицинских операций, финансов и клинических подразделений.
- Создавать и внедрять предиктивные модели, алгоритмы и статистические методы с использованием крупных медицинских наборов данных.
- Разрабатывать подходы к оценке решений машинного обучения и больших языковых моделей, включая метрики качества, проверки на предвзятость и безопасность, а также мониторинг после запуска.
- Выполнять очистку данных, разработку признаков, исследовательский анализ и строгий статистический анализ.
- Определять ключевые показатели эффективности, метрики, информационные панели и отчёты для заинтересованных сторон, поддерживающие принятие бизнес-решений.
- Консультировать руководителей высшего звена, используя результаты предиктивного моделирования и анализа данных.
- Обеспечивать соблюдение требований HIPAA и защиту PHI, целостность данных, управление моделями и полную документацию.
- Выступать экспертом в области ИИ, машинного обучения, обработки естественного языка, генеративного ИИ и новых технологий.
- Наставлять исследователей прикладного ИИ, специалистов по данным и технические команды посредством ревью кода, технического обучения и рекомендаций по архитектуре.
- Оценивать практики ответственного ИИ, нормативные требования к ИИ в здравоохранении и обязательства в области управления.
- Выполнять другие связанные с должностью обязанности по поручению.
Требования
- Требуется степень бакалавра в области анализа данных, математики, статистики, инженерии, компьютерных наук или смежной области.
- Сопоставимый релевантный опыт работы может заменить требуемое образование.
- Предпочтительна степень магистра.
- Требуется не менее восьми лет опыта в предиктивной аналитике, анализе данных или смежной области.
- Требуется не менее трёх лет опыта работы в сфере здравоохранения.
- Требуется не менее трёх лет опыта работы с облачными платформами, такими как Azure, AWS или GCP, и современными платформами данных, такими как Databricks или Snowflake.
- Требуется не менее трёх лет опыта разработки и внедрения решений NLP и генеративного ИИ в здравоохранении.
- Требуется опыт руководства техническими направлениями, проектирования архитектуры и наставничества научных команд.
- Экспертные знания агентного ИИ, архитектур LLM, разработки промптов, генерации с дополнением извлечением, методов оценки и проектирования решений ИИ.
- Продвинутые знания MLOps и LLMOps, включая внедрение, мониторинг, отслеживание экспериментов, воспроизводимость, CI/CD и управление.
- Продвинутое понимание управления модельными рисками, управления ИИ, ответственного ИИ и нормативных аспектов ИИ в здравоохранении.
- Экспертные знания статистического обучения, машинного обучения, предиктивной аналитики и научных вычислений с использованием Python и/или R.
- Экспертные знания обработки данных, визуализации и SQL.
- Способность проводить продвинутый статистический анализ и моделирование, включая линейную и нелинейную регрессию, выборку и цепи Маркова.
- Опыт проектирования решений для анализа документов, OCR и извлечения информации с использованием современных технологий ИИ.
- Экспертные знания архитектуры ИИ, интеграции API и внедрения промышленных приложений ИИ.
- Глубокое знание медицинских данных, включая медицинские и аптечные страховые требования, EMR, HIE, UM, демографические данные и данные о населении.
- Понимание медицинских операций, моделей плательщиков и поставщиков медицинских услуг, а также отраслевых тенденций.
- Навыки разработки признаков и исследовательского анализа данных.
- Отличные аналитические способности, навыки решения проблем и критического мышления.
- Сильные навыки технического лидерства, влияния и координации программ.
- Отличные навыки письменной, устной и презентационной коммуникации.
- Лицензия или сертификация не требуются.
- Работа выполняется в обычной офисной среде и может требовать длительного сидения или стояния.
- Может потребоваться периодическая поездка в объёме до 15% рабочего времени.
Преимущества
- Может быть предусмотрена премия, зависящая от результатов компании и индивидуальных результатов.
- Комплексный пакет совокупного вознаграждения.
- Работодатель предоставляет равные возможности и привержен созданию инклюзивной среды и поддержке сотрудников.
- До 15% поездок для участия во встречах, обучении и конференциях.