EXL 的最新职位

美国

$85,000 – $140,000 / 年

远程全职高级负责人必需语言：英语数据工程师

在EXL负责云原生、PB级数据平台的架构设计。 负责数据管道、流式处理、分析优化及数据工程团队领导工作。

美国新泽西州

$95,000 – $130,000 / 年

混合办公全职负责人必需语言：英语艺术总监

EXL 正在招聘助理创意总监，负责领导覆盖直邮、数字、电子邮件及整合渠道的 AI 驱动直效营销活动。 该职位将引导创意从受众洞察和策略制定，推进至创意开发、提案展示与执行。

美国加利福尼亚州

$130,000 – $150,000 / 年

混合办公全职高级必需语言：英语数据科学家

负责EXL信用卡营销项目的数据科学与实验工作。 通过分析、营销活动执行和绩效报告，支持业务增长与盈利能力提升。

印度混合办公全职中级高级必需语言：英语商业智能开发人员

在EXL构建Power BI和Tableau仪表板、语义模型及KPI报告。 将复杂业务数据转化为清晰洞察，支持数据驱动的决策。

印度混合办公全职中级高级必需语言：英语审计员

负责EXL住院DRG编码审核工作的助理经理。EXL是一家数据分析与数字运营公司；该职位负责审核医疗记录、支持编码团队，并强化合规性、数据质量和报销准确性。

印度混合办公全职中级高级必需语言：英语机器学习工程师

将多语言 NLP 和 LLM 能力投入生产环境中的 AI 系统。 构建 AWS 数据管道、混合搜索、模型部署工作流和大规模文档处理解决方案。

印度混合办公全职中级高级必需语言：英语数据分析师

在 EXL 分析并标准化企业应用中的保险数据。 为业务和技术利益相关者构建 SQL 映射、数据血缘、数据模型及转换文档。

印度混合办公全职中级高级必需语言：英语分析师

负责理赔报告与分析工作，梳理利益相关者需求并定义未来洞察能力。 交付可投入生产的 Power BI 解决方案，推动报告能力持续发展。

印度混合办公全职初级中级必需语言：英语数据工程师

负责 Databricks Lakehouse 设计、数据管道、治理，以及面向企业分析的客户概念验证开发。

印度混合办公全职中级高级必需语言：英语数据工程师

在 EXL 构建 Palantir Foundry 数据管道、企业数据集以及 AI/ML 解决方案。 支持服务于全球各行业的数据分析和数字化转型计划。

印度混合办公全职初级中级必需语言：英语精算师

在印度古尔冈与高级工程师协作参与软件项目，支持应用开发、配置、故障排查和文档编写。

印度混合办公全职高级必需语言：英语审计员

EXL 正在招聘高级编码审核员，负责开展临床验证和门诊手术编码审核，工作地点为金奈并采用混合办公模式。该职位注重编码准确性、质量与产量目标，以及 HIPAA/OIG 合规性。

印度混合办公全职高级必需语言：英语数据科学家

负责理赔分析和探索性数据挖掘，识别 Medicare、Medicaid 及商业保险中的过度支付。将支付完整性专业知识转化为分析和产品团队可落地的解决方案。

美国新泽西州

$170,000 – $200,000 / 年

混合办公全职高级必需语言：英语人工智能

负责财产与意外保险领域的企业级智能体人工智能、生成式人工智能、数据现代化和 AWS 平台交付。 构建安全、可投入生产的解决方案，推动保险运营转型。

美国

$85,000 – $100,000 / 年

远程全职中级高级必需语言：英语分析师

EXL 正在寻找一名质量分析师，负责审查住院 DRG 审计的临床验证准确性。该职位包括指导审计员、调查错误并提升编码质量。

印度混合办公全职高级负责人必需语言：英语审计员

负责 EXL 金奈混合办公岗位的外科编码审核工作。统筹质量、合规、团队培训、绩效报告及超额支付追回支持。

印度混合办公全职初级必需语言：英语审计员

EXL 正在钦奈招聘一名混合办公的医疗编码审核员，负责审核 E&M 和拒付编码，确保符合医疗保健合规要求。 该职位需要应用 CMS 指南、分析医疗记录，并达到生产率和质量标准。

印度混合办公全职中级高级必需语言：英语数据分析师

支持保险数据分析及跨系统数据转换的业务数据分析师。通过数据映射、血缘分析、标准化和文档编制，连接业务团队与技术团队。

美国纽约州

$160,000 – $190,000 / 年

混合办公全职负责人必需语言：英语数据工程师

在 EXL 负责云平台、治理、集成和现代化项目的企业数据架构。打造支持分析、报表、AI/ML 及运营工作负载的可扩展数据解决方案。

美国新泽西州

$110,000 – $120,000 / 年

混合办公全职中级高级必需语言：英语机器学习工程师

在EXL为保险核保和理赔构建机器学习、自然语言处理及生成式人工智能解决方案。 使用AWS SageMaker和Databricks开发并部署模型。