Mexiko
ELITEBRAIN
MedTrainer, Inc.
AI Engineer (LLM / Python)
Mexiko
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PythonNode.jsAWSDockerKubernetesPHP
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Unternehmensbeschreibung
MedTrainer ist die einzige All-in-One-Compliance-Plattform, die von Gesundheitsexperten speziell für Organisationen im Gesundheitswesen entwickelt wurde. Seit über 13 Jahren helfen wir Gesundheitsteams durch kontinuierliche Innovation und tiefgreifende Branchenkenntnisse, auditbereit zu bleiben und Vertrauen in ihre regulatorische Compliance zu haben.
Unsere Cloud-basierte Plattform vereint Learning Management, Credentialing und Compliance in einem einzigen intelligenten System, das komplexe Abläufe im Gesundheitswesen vereinfachen soll. Angetrieben durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows ermöglicht MedTrainer Organisationen, schneller einzuarbeiten, Prozesse zu optimieren und effizient zu skalieren, während gleichzeitig höchste Standards für Compliance und Einsatzbereitschaft der Belegschaft eingehalten werden.
Stellenbeschreibung
Wir suchen Menschen, die neugierig, kollaborativ und begeistert davon sind, zuverlässige Technologie zu entwickeln, die eine missionsorientierte Gesundheitsplattform unterstützt. Werden Sie Teil eines großartigen Engineering-Teams, das seinen Status quo ständig hinterfragt, um gemeinsam mit unseren Produkt- und DevOps-Teams das beste Produkt der Branche zu entwickeln.
Wir suchen einen Senior Software Engineer - AI, der LLM-gestützte Produktfunktionen und interne KI-Tools entwirft, entwickelt und betreibt, die einen echten Geschäftswert für Organisationen im Gesundheitswesen generieren. Sie werden KI-Fähigkeiten vom Prototyp zur Produktion bringen und dabei mit LLM APIs, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Embeddings und Vektordatenbanken sowie Agenten-Workflows arbeiten und gleichzeitig sicherstellen, dass jede Lösung messbar, zuverlässig, kosteneffizient, sicher und HIPAA-konform ist. Diese Rolle arbeitet eng mit den Produkt-, DevOps- und Daten-/IT-Teams zusammen, zerlegt unklare Probleme mit minimaler Aufsicht in umsetzbare Aufgaben und hilft bei der Etablierung von Best Practices für KI-Engineering, Bewertungsstandards und Richtlinien für verantwortungsvolle KI im gesamten Unternehmen.
Bei MedTrainer trägt jede Rolle dazu bei, Technologie zu entwickeln, die sicherere und effizientere Organisationen im Gesundheitswesen unterstützt. Wir legen Wert auf Zusammenarbeit, Eigenverantwortung und kontinuierliche Verbesserung in allen Teams.
Wenn Sie begeistert sind, zu wachsen, etwas zu bewirken und Teil eines missionsorientierten Unternehmens zu sein, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben.
Aufgaben
- KI-Produktfunktionen entwickeln: Entwerfen, entwickeln und ausliefern von LLM-gestützten Funktionen (Assistenten, intelligente Suche, Zusammenfassung, Inhalts- und Dokumentengenerierung) in die MedTrainer-Plattform, vom Prototyp bis zur Produktion.
- RAG und Retrieval: Aufbau und Abstimmung von Retrieval-Augmented Generation Pipelines, einschließlich Dokumentenaufnahme, Chunking, Embeddings, Vektorsuche, Re-Ranking und fundierten Antworten mit Zitaten.
- Agenten und interne KI-Tools: Erstellen von Agenten, Tool-/Funktionsaufruf-Workflows und internen KI-Tools, die Prozesse automatisieren und die Produktivität in den Bereichen Engineering, Produkt und Betrieb steigern.
- Evaluierung und Qualität: Übernahme des Prompt Engineerings und der Evaluierung durch Erstellung von Eval-Datensätzen, automatisierten und LLM-as-judge-Evaluierungen sowie Regressionstests, die Releases steuern und Qualitätsverbesserungen nachweisen.
- Produktionstechnik: Entwicklung von Python-Diensten und APIs, die sich in unsere bestehende Plattform (PHP/Node) integrieren, bereitgestellt mit Docker, Kubernetes und GitHub Actions auf Azure/AWS, mit Beobachtbarkeit für Qualität, Latenz und Kosten.
- Sicherheit, Datenschutz und verantwortungsvolle KI: Anwendung von HIPAA-konformer Datenverarbeitung, Minimierung und Schwärzung von PHI/PII, Schutz vor Prompt-Injection, Guardrails und Human-in-the-Loop-Kontrollen, wo erforderlich.
- Zusammenarbeit und Kultur: Partnerschaft mit Produkt, DevOps und Daten/IT zur Definition von Erfolgsmetriken, klare Kommunikation von Fortschritten und Kompromissen sowie Teilen von KI-Wissen und Best Practices im Team.
Qualifikationen
- Ausbildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, ein gleichwertiger Abschluss oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Berufserfahrung: 4+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, einschließlich mindestens 1 Jahr in der Entwicklung und dem Betrieb von LLM/ML-gestützten Funktionen in der Produktion.
- Methodischer Hintergrund: Nachgewiesene Erfahrung in strukturierten agilen/Scrum-Entwicklungsumgebungen.
Wesentliche Technologien und/oder Fähigkeiten
- LLMs und APIs: Praktische Erfahrung mit LLM APIs wie OpenAI, Anthropic und/oder Azure OpenAI, einschließlich strukturierter Ausgaben, Streaming und Funktions-/Toolaufrufen.
- RAG, Embeddings und Vektordatenbanken: Praktische Erfahrung mit Embeddings, Vektordatenbanken (pgvector, Pinecone, Qdrant, Azure AI Search oder ähnlich) und Retrieval-Strategien wie Hybrid Search und Re-Ranking.
- Prompt Engineering, Evals und Agenten: Starke Prompt-Engineering-Fähigkeiten, Erfahrung im Erstellen von Evals und Vertrautheit mit Agenten-/Orchestrierungs-Frameworks (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel oder Äquivalent).
- Backend und APIs: Starke Python-Kenntnisse (FastAPI oder Äquivalent) und REST API-Design; Vertrautheit mit PHP (Symfony) oder Node.js ist von Vorteil. Erfahrung mit Model Context Protocol (MCP) und KI-gestützten Entwicklungstools ist von Vorteil.
- Cloud, Container und CI/CD: Erfahrung mit Azure und/oder AWS, Docker, Kubernetes und CI/CD mit GitHub Actions, plus Beobachtbarkeit von KI-Systemen (Tracing, Logging, Token- und Kostenüberwachung). Git, Jira und Best Practices im Software Development Lifecycle.
- Leistung, Sicherheit und Compliance: Kosten- und Latenzoptimierung von LLM-Workloads, Best Practices für Sicherheit und Datenschutz, HIPAA-konforme Handhabung sensibler Daten und Prinzipien der verantwortungsvollen KI. Erfahrung im Gesundheitswesen oder in regulierten Branchen ist von Vorteil.
- Sprachkenntnisse: Fortgeschrittene Englischkenntnisse sind von Vorteil.
Zusätzliche Informationen
- Arbeitsort: 100% Remote-Arbeit von überall in Mexiko.
- Kultur und Tech-Stack: Ein kollaboratives, internationales und wachstumsorientiertes Umfeld mit einer Engineering-Kultur, die sich auf Automatisierung, Zuverlässigkeit und kontinuierliche Verbesserung konzentriert. Sie haben die Möglichkeit, mit moderner Cloud-Infrastruktur, führenden LLM-Plattformen und KI-gestützten Entwicklungstools zu arbeiten.
Alle erhaltenen Informationen werden gemäß den EEO-Richtlinien vertraulich behandelt.
Gehaltsspanne
$55,000—$70,000 MXN
- Vergütung: Wettbewerbsfähiges monatliches Gehalt (nach Steuern).
- Gesundheit und Wohlbefinden: Major Medical Insurance und Krankenversicherungsschutz sowie Wellness-Leistungen wie TotalPass-Fitnessstudio-Rabatte.
- Home-Office-Unterstützung: Finanzielle Unterstützung für die Einrichtung und Ergonomie des Home-Office (einschließlich Internet, Strom und Rabatt auf Bürostühle).
- Wachstum und Entwicklung: Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung, einschließlich vom Unternehmen bereitgestellter Englischkurse.
- Finanzielle Leistungen: Sparplan.
- Freizeit: Bezahlte Freizeit, einschließlich persönlicher Tage.
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