Vereinigte Staaten
B&A
UnitedHealth Group
AI/ML Engineer (m/w/d) – Remote oder standortbasiert in MN/DC/NJ
Vereinigte Staaten
Minnetonka, Minnesota, United States
PythonJavaKubernetes
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Über die Stelle
Optum Tech ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der Innovation im Gesundheitswesen. Unsere Teams entwickeln modernste Lösungen, die Menschen zu einem gesünderen Leben verhelfen und dazu beitragen, das Gesundheitssystem für alle zu verbessern. Von fortschrittlicher Datenanalyse und KI bis hin zu Cybersicherheit nutzen wir innovative Ansätze, um einige der komplexesten Herausforderungen im Gesundheitswesen zu lösen. Ihre Beiträge hier haben das Potenzial, Leben zu verändern. Sind Sie bereit, den nächsten Durchbruch zu erzielen? Schließen Sie sich uns an und helfen Sie dabei, das Gesundheitswesen durch menschenzentrierte, verantwortungsvolle KI zu verbessern, während wir uns umeinander kümmern, vernetzen und gemeinsam wachsen.
Das Provider Digital Technology-Team bietet einen einheitlichen, intuitiven digitalen Zugangspunkt für UnitedHealthcare-Anbieter und Partner, um auf Tools, Dienste und Informationen zuzugreifen. Wir entwickeln sichere, skalierbare Funktionen, die es Anbietern erleichtern, das Portal, API, EDI, Chat- und Sprachkanäle zu entdecken, zu navigieren und zu nutzen.
Unser AI/ML-Engineering-Team entwickelt intelligente Lösungen auf Produktionsniveau, darunter generative KI-Assistenten, Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentische Workflows, konversationelle KI, Vorhersagemodelle und intelligente Automatisierung. Wir arbeiten eng mit UnitedHealthcare und UnitedHealth Group zusammen, um Unternehmensanwendungen und Datenquellen zu integrieren und dabei Prinzipien der verantwortungsvollen KI, des Datenschutzes, der Sicherheit, der Überwachbarkeit und des menschenzentrierten Designs anzuwenden. Diese Arbeit reduziert Reibungsverluste, verbessert die Arbeitsabläufe der Anbieter und ermöglicht eine schnellere und effektivere Problemlösung im gesamten Gesundheitsökosystem.
Bei UnitedHealth Group ist es unsere Mission, Menschen zu einem gesünderen Leben zu verhelfen und dazu beizutragen, das Gesundheitssystem für alle zu verbessern. Gemeinsam gestalten wir die Zukunft des Gesundheitswesens, indem wir Technologie und Innovation nutzen, um die Pflege einfacher zu navigieren, erschwinglicher und vernetzter für die Menschen zu machen, denen wir dienen. Wir engagieren uns für die Schaffung eines integrativen Arbeitsplatzes, an dem sich jeder willkommen, geschätzt, gehört und respektiert fühlt, und befähigen Menschen, ihr authentisches Selbst bei der Arbeit einzubringen und unsere kollektive Wirkung durch vielfältige Talente, Hintergründe, Erfahrungen und Perspektiven zu stärken.
Sie genießen die Flexibilität, von überall in den USA aus remote zu arbeiten, während Sie sich anspruchsvollen Herausforderungen stellen. Für alle Neueinstellungen im Raum Minneapolis oder Washington, D.C. ist eine Anwesenheit im Büro von mindestens vier Tagen pro Woche erforderlich.
*Alle Mitarbeiter, die remote arbeiten, müssen die Telearbeitsrichtlinie von UnitedHealth Group einhalten.
Bewerbungsfrist: Diese Stelle wird für mindestens 2 Arbeitstage oder bis ein ausreichender Kandidatenpool gesammelt wurde, ausgeschrieben. Die Stellenausschreibung kann aufgrund der Anzahl der Bewerber vorzeitig beendet werden.
UnitedHealth Group und seine verbundenen Marken sind ein Arbeitgeber für Chancengleichheit gemäß geltendem Recht, und qualifizierte Bewerber werden unabhängig von Rasse, nationaler Herkunft, Religion, Alter, Hautfarbe, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Behinderung oder geschütztem Veteranenstatus oder anderen Merkmalen, die durch lokale, staatliche oder bundesstaatliche Gesetze, Regeln oder Vorschriften geschützt sind, für eine Beschäftigung in Betracht gezogen.
UnitedHealth Group und seine verbundenen Marken sind ein drogenfreier Arbeitsplatz. Kandidaten müssen vor Beginn der Beschäftigung einen Drogentest bestehen.
Hauptaufgaben
- Führung bei der verantwortungsvollen Einführung von KI/ML im Team durch Anwendung von Generative AI, Agentic AI, NLP, prädiktiver Modellierung und traditionellem machine learning für hochwertige Anwendungsfälle im Gesundheitswesen
- Konzeption, Entwicklung, Evaluierung, Bereitstellung und kontinuierliche Verbesserung von KI/ML-Diensten, APIs und Anwendungen auf Produktionsniveau, die den Anforderungen an Kunden, Geschäft, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit entsprechen
- Entwicklung verantwortungsvoller KI-Lösungen mit geeigneten Leitplanken, Datenschutz- und Sicherheitskontrollen, menschlicher Aufsicht, Revisionsfähigkeit sowie Einhaltung von Unternehmens- und Regulierungsstandards
- Entwicklung von LLM-gestützten Funktionen unter Verwendung von Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Embeddings, Vektorsuche, Tool-Nutzung, strukturierten Ausgaben und Modellbewertungstechniken
- Technische Leitung für Agentic AI, Chatbots, Sprachassistenten, konversationelle KI und Workflow-Automatisierung, einschließlich Orchestrierung durch MCP oder ähnliche Frameworks
- Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Architekten, Data Scientists, Plattformteams und Engineering-Führungskräften, um komplexe Anforderungen des Gesundheitswesens in skalierbare KI-Lösungen zu übersetzen
- Ausrichtung der Lösungsarchitektur an der KI-Strategie des Unternehmens, wiederverwendbaren Plattformfunktionen, Engineering-Standards, Cloud-Modernisierung und messbaren Geschäftsergebnissen
- Etablierung hochwertiger Engineering-Praktiken für Experimente, automatisierte Tests, Modell- und Prompt-Evaluierung, CI/CD, Überwachbarkeit, Leistung, Resilienz und Produktionssupport
- Mentoring von Ingenieuren in den Bereichen KI/ML-Architektur, Python- und Java-Entwicklung, verantwortungsvolle KI, LLM-Anwendungsmuster, Evaluierungs-Frameworks und operative Exzellenz
- Integration von KI-Funktionen mit Unternehmensdaten, APIs, ereignisgesteuerten Diensten, Cloud-Plattformen und digitalen Kanälen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung sicherer und zuverlässiger Datenflüsse
- Ausübung unabhängiger Urteilsfähigkeit zur Priorisierung technischer Arbeiten, zum Management von Lieferrisiken, zur Kommunikation von Kompromissen und zur Steuerung von KI-Initiativen vom Proof of Concept bis zur Produktionsskalierung
Sie werden für Ihre Leistung belohnt und anerkannt in einem Umfeld, das Sie herausfordert und Ihnen klare Richtlinien für Ihren Erfolg gibt sowie Entwicklungsmöglichkeiten für andere Rollen bietet, an denen Sie interessiert sein könnten.
Die Vergütung basiert auf verschiedenen Faktoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf lokale Arbeitsmärkte, Ausbildung, Berufserfahrung, Zertifizierungen usw. Zusätzlich zu Ihrem Gehalt bieten wir Leistungen wie ein umfassendes Leistungspaket, Anreiz- und Anerkennungsprogramme, Aktienkaufoptionen und 401k-Beiträge (alle Leistungen unterliegen den Anspruchsvoraussetzungen). Egal, wo oder wann Sie Ihre Karriere bei uns beginnen, Sie finden eine weitreichende Auswahl an Leistungen und Anreizen. Das Gehalt für diese Rolle liegt zwischen $98,500 - $176,000 jährlich, basierend auf einer Vollzeitbeschäftigung. Wir halten uns an alle geltenden Mindestlohngesetze.
Erforderliche Qualifikationen
- 2+ Jahre praktische Erfahrung mit Chatbots, konversationeller KI, NLP, RAG, Embeddings, Vektordatenbanken und semantischen Suchmustern
- 3+ Jahre fundierte Programmiererfahrung in Python oder Java, einschließlich Clean Code, automatisierter Tests, Versionskontrolle und moderner Software-Engineering-Praktiken
- 1+ Jahre praktische Erfahrung mit Agentic AI, Tool-Calling-Workflows, MCP oder ähnlichen Orchestrierungs-Frameworks und Strands Agents
- Muss berechtigt sein, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten, ohne dass eine aktuelle oder zukünftige Visumsunterstützung durch den Arbeitgeber erforderlich ist (z. B. H-1B, TN, F-1/OPT, CPT oder ein anderer arbeitsbasierter Visumsstatus)
Bevorzugte Qualifikationen
- Fundierte Kenntnisse im Betrieb von KI/ML-Produktionen, einschließlich Sicherheit, Zugriffskontrollen, Leitplanken für verantwortungsvolle KI, Evaluierung, Protokollierung, Überwachung, Leistungsoptimierung, Disaster Recovery und Incident-Support
- Erfahrung in der Bereitstellung von KI/ML-Lösungen für die Produktion im Gesundheitswesen oder in einem anderen stark regulierten Umfeld
- Full-stack-Engineering-Erfahrung und Vertrautheit mit modernen Web-Frameworks, Cloud-nativen Architekturen und Infrastructure-as-Code
- Erfahrung mit LLM-Evaluierung, Prompt-Tests, RAG-Qualitätsmessung, Modellüberwachung und KI-Observability
- Erfahrung mit MLOps oder LLMOps, CI/CD, Containern, Kubernetes, Feature- oder Modell-Lebenszyklusmanagement und Produktionstelemetrie
- Kenntnisse in Data Engineering, Vektorspeichern, Unternehmenssuche sowie der sicheren Integration strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
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