McKesson 是一家醫療保健公司，業務涵蓋藥品配送、醫療用品及醫療保健服務。公司協助藥房、診所、醫療系統及患者取得必要的治療，同時支援更有效率的醫療運作，並提升應對藥品短缺的韌性。
公司亦為專科醫療機構開發藥房管理軟體、顧問服務及科技解決方案。McKesson 與生物製藥組織合作，並透過專注於藥物可及性、用藥依從性、商業化、數據驅動洞察及真實世界證據的服務，支援腫瘤及生物製藥醫療機構。
AI 全端軟體工程師
為 McKesson 打造 AI 驅動的醫療應用，包含以大型語言模型為基礎的工具與服務。 工作範疇涵蓋 RAG 系統、AI 代理、資料管線及雲端軟體。
說明
- 打造並交付企業級 AI 驅動應用程式。
- 將大型語言模型及語音辨識、文件與影像解析、文字轉語音和 RAG 工具整合至新系統與既有系統。
- 設計並改善用於開發及測試 AI 系統的資料管線與資料集。
- 向非技術背景的對象說明大型語言模型和向量資料庫等現代 AI 概念。
- 開發有效的提示詞與快取方法，以提升大型語言模型的效能。
- 維護提示詞庫，並透過基準測試評估其效能。
- 微調並部署 GPT 系列與 Llama 模型。
- 使用 Semantic Kernel 建立 AI 代理。
- 製作 Copilot 體驗與自主工作流程的原型。
- 完整記錄程式碼與應用程式文件。
- 與內部團隊及外部利害關係人合作執行大型專案。
- 因應需求變化並學習新方法。
- 將臨床與商業需求轉化為 AI 解決方案。
職位要求
- 至少 2 年軟體開發經驗。
- 至少 2 年使用大型語言模型、語音、影像或語音模型建置 AI 應用程式的經驗。
- 具備電腦科學或相關工程領域的學士學位，或同等經驗。
- 了解模型敏感度指標，包括精確率、召回率、F1 分數及 AUC-ROC。
- 具備 MLOps 經驗，可進行可擴充且符合成本效益的 AI 部署。
- 具備使用 LangChain 或 LlamaIndex 與向量資料庫建置 RAG 系統的經驗。
- 擅長透過提示詞快取、批次處理和量化降低大型語言模型成本。
- 深入了解大型語言模型的發展，以及模型選擇與調校。
- 具備使用 GitHub Copilot、Cursor 或 Codeium/Windsurf 等 AI 程式開發工具的經驗。
- 熟悉 Python 與 OpenAI、TensorFlow、PyTorch 等 AI 程式庫。
- 具備醫療保健產業知識。
- 熟練建置 Node.js 網頁應用程式，例如使用 Express.js。
- 具備 AWS、Google Cloud Platform 或 Azure 的使用經驗。
- 具備 Git、Docker 和 Kubernetes 的使用經驗。
- 具備良好溝通能力，能與技術、DevOps 及產品管理團隊合作。
- 目前及未來均不提供簽證贊助。
- 優先考慮位於喬治亞州亞特蘭大或俄亥俄州哥倫布都會區的候選人。
福利待遇
- 具競爭力的薪酬方案。
- 可能提供年度獎金或長期獎勵機會。
- 可享有 McKesson Total Rewards 計畫提供的福利。