Onos Health, davranışsal sağlık hizmetleri sunan sigorta kuruluşları için yapay zekâ destekli klinik istihbarat çözümleri geliştirir. Platformu; seans notları, tedavi planları ve değerlendirmeler dâhil olmak üzere yapılandırılmamış klinik kayıtları, klinik kaliteyi, kullanım yönetimini, program bütünlüğünü ve hizmet sağlayıcı ağı yönetimini destekleyen içgörülere dönüştürür. Şirketin çözümleri ABA, madde kullanım bozukluğu tedavisi, hafif ve orta düzey ruh sağlığı sorunları ile ciddi ruhsal hastalıklar gibi farklı davranışsal sağlık alanlarını kapsar; yatarak tedavi, yatılı bakım, PHP/IOP ve ayaktan tedavi ortamlarında uygulanır. Onos Health, sağlık hizmetleri, sağlık sigortası ve yapay zekânın kesişiminde faaliyet gösteren ekibiyle sigorta kuruluşlarına odaklı uygulama yaklaşımını, kurumsal güvenliği ve sorumlu yapay zekâ uygulamalarını bir araya getirir.
Onos Health'te Staff Yapay Zeka Yazılım Mühendisi
Onos Health'in sağlık verileri platformu için LLM sistemleri, klinik değerlendirme modelleri, ölçeklenebilir veri işlem hatları ve açıklanabilir öneriler geliştirerek yapay zeka mühendisliğine liderlik edin.
Açıklama
- Klinik notları ve tıbbi belgeleri işleyip bunlardan içgörüler çıkaran LLM ve doğal dil anlama sistemleri oluşturun
- Hastaları bakım düzeyi kılavuzlarına göre sınıflandırın ve doğru öneriler üretin
- LLM ve yapay zeka sistemleri için mühendislik uygulamalarını, değerlendirme ve kıyaslama çerçevelerini ve model yönetişimini tanımlayın
- Titiz gizlilik ve güvenlik gereksinimlerini karşılayan ölçeklenebilir veri işlem hatları geliştirin
- Yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerini Onos platformuna entegre etmek için backend mühendisleriyle iş birliği yapın
- Tıbbi kayıtları analiz eden ve klinik değerlendirmeleri ile sağlık hizmeti kalite incelemelerini iyileştiren yapay zeka ve veri işlem hatları oluşturup işletin
- Tıbbi kayıtlardan kanıt çıkarma ve bakım düzeyi önerileri atama süreçlerinde LLM performansını değerlendirin
- Tıbbi bakım standartları belgelerini alan ve sağlayıcıların kılavuzlara uyumunu değerlendiren sistemler geliştirin ve iyileştirin
- Sağlık profesyonelleri için model kararlarını açıklığa kavuşturan açıklanabilir yapay zeka çözümleri oluşturun
- Erken ekip üyelerinden biri olarak Onos platformunun önemli bir alanının sorumluluğunu üstlenirken backend ve veri mühendisliğine katkıda bulunun
Gereksinimler
- Backend veya veri mühendisliği rollerinde üretim uygulamaları geliştirme ve dağıtma konusunda en az beş yıl deneyim
- Yapılandırılmamış, sektöre özgü kayıtları alan ve kullanıcıya yönelik özelliklerle bağlantı kuran LLM tabanlı sistemler geliştirme deneyimi
- LLM'lerin sınırlamalarını ve güvenilir, tutarlı ve doğru çıktılar üretme tekniklerini iyi anlama
- Yüksek kaliteli bir davranışsal sağlık klinik değerlendirme modeli oluşturma motivasyonuna sahip, müşteri odaklı yaklaşım
- Ölçülebilir sonuçlar sunmaya odaklanan iş birliğine dayalı yaklaşım
- Hasta geçmişlerinin değerlendirme veya inceleme ölçütlerini karşılayıp karşılamadığını belirlemek için tıbbi kayıtları kullanma konusunda uygulamalı deneyim; örneğin tazminat taleplerinin yetkilendirilmesi
- Birden fazla sorumluluk alanında çalışabilen genelci backend mühendisi geçmişi
- Python ve ilgili veri bilimi veya makine öğrenimi kütüphaneleriyle veri işlem hatları oluşturma deneyimi
- Sağlık verilerini işleme ve HIPAA en iyi uygulamalarını uygulama konusunda kapsamlı deneyim
- Güncel LLM ve makine öğrenimi altyapısı ile MLOps uygulamaları hakkında bilgi
- ECS, Bedrock ve Cognito dahil AWS hizmetleriyle deneyim
- Docker kullanma deneyimi
- GitHub Actions deneyimi
- Python, Django, Celery, django-ninja ve django-tenants deneyimi
- AWS RDS üzerinde PostgreSQL ve S3 deneyimi
- GitHub, Jira, CodeRabbitAI, Tusk ve Claude araçlarına aşinalık
- ],
Yan Haklar
- San Francisco Finans Bölgesi ofisinde haftada iki ila üç gün çalışma içeren esnek hibrit düzen ve uzaktan öncelikli kültür
- Sınırsız izin
- Ücretli ebeveyn izni
- Sağlık, diş ve görme sigortası
- Vergi öncesi ulaşım yan hakları
- 401(k) planı
- Erken çalışan olarak anlamlı hisse payı
- Deneyimli kuruculardan doğrudan mentorluk
- Erken aşamadan itibaren ekip ve şirket kültürünün şekillenmesine katkıda bulunma fırsatı
- Düzenli ekip etkinlikleri ve şirket dışı toplantılar
- Şirket tarafından sağlanan ekipman ve ev ofisi kurulumu