Estados Unidos
B&A
Shrive Technologies LLC
Ingeniero de IA con dominio en el sector sanitario (solo consultores independientes con permiso de trabajo)
RemotoEstados Unidos
United States
PythonSQL
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Puesto - Ingeniero de IA (Dominio sanitario)
Ubicación - Minneapolis, MN (Remoto)
Este es un puesto remoto.
Cualificaciones requeridas
Responsabilidades clave Databricks, Python (pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, MLflow) SQL y marcos de trabajo de IA agéntica (LangChain, LangGraph, OpenAI, MCP)
Para el puesto de Ingeniero de IA, las competencias requeridas son: Databricks, Python (pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, MLflow) SQL y marcos de trabajo de IA agéntica (LangChain, LangGraph, OpenAI, MCP)
- Grado o Máster en Ciencia de Datos, Informática, Estadística, Matemáticas Aplicadas o un campo cuantitativo relacionado.
- 3-7+ años de experiencia práctica en el desarrollo de modelos de ML o IA en un entorno industrial aplicado (se valora muy positivamente la experiencia en el sector sanitario).
- Gran dominio de: Databricks Python (pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, MLflow) SQL
- Capacidad para prosperar en un entorno dinámico con prototipado rápido, ambigüedad y entrega iterativa.
- Requerido: Sólidos conocimientos prácticos de GitHub Copilot (o asistente de codificación de IA aprobado por la empresa equivalente) para acelerar el desarrollo.
- Automotivado y orientado a soluciones; capaz de investigar, solucionar problemas e identificar caminos a seguir de forma independiente al enfrentarse a desafíos técnicos o de datos.
- Experiencia trabajando en Azure o entornos en la nube similares: Azure Databricks (MLflow, Delta Lake) Azure Machine Learning Azure Data Lake / Azure Data Factory (en colaboración con Ingeniería de Datos)
- Experiencia práctica en al menos una de las siguientes áreas: Clasificación, regresión, series temporales o sistemas de recomendación, IA agéntica / Modelos de lenguaje extenso (LLMs) / RAG
- Sólida base en modelado estadístico y experiencia en la construcción de sistemas de ML con calidad de producción.
- Capacidad para comunicar hallazgos técnicos a partes interesadas no técnicas de forma clara y eficaz.
Responsabilidades
- Desarrollar modelos de machine learning, deep learning e IA generativa para dar soporte a casos de uso de RCM, tales como la predicción de resultados de reclamaciones, clasificación de denegaciones, recomendación de la siguiente mejor acción, resumen de apelaciones clínicas y optimización de flujos de trabajo.
- Construir pipelines de ML de principio a fin, incluyendo ingeniería de características, entrenamiento de modelos, ajuste de hiperparámetros, validación y monitorización.
- Investigar y aplicar técnicas avanzadas en LLMs, incrustaciones (embeddings), generación aumentada por recuperación (RAG), ingeniería de prompts e inteligencia documental.
- Traducir los requisitos operativos y de producto en objetivos de modelo medibles, especificaciones de datos y marcos de evaluación.
- Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para comprender patrones de datos, anomalías y perspectivas de negocio.
- Implementar y seguir las mejores prácticas en torno a MLOps, incluyendo el versionado de modelos, reproducibilidad, almacenes de características (feature stores) y monitorización de deriva (drift monitoring).
- Colaborar con ingenieros de datos para garantizar la disponibilidad de características, la calidad de los datos y el despliegue escalable de ML/IA dentro de Azure Databricks y plataformas empresariales.
- Colaborar con equipos interfuncionales para comunicar hallazgos, presentar resultados de modelos e impulsar la adopción de soluciones de ML.
- Mantenerse al tanto de las tecnologías de IA emergentes y proponer mejoras o nuevas oportunidades para las plataformas de Provider Engineering.
- Preferible: Conocimiento del sector sanitario estadounidense, idealmente con experiencia en Gestión del Ciclo de Ingresos (RCM), incluyendo familiaridad con transacciones EDI tales como 837 y 835.
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