Estados Unidos
B&A
Shrive Technologies LLC
Engenheiro de IA com Domínio em Saúde - Apenas Consultores Independentes com Visto
RemotoEstados Unidos
United States
PythonSQL
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Cargo - Engenheiro de IA (Domínio em Saúde)
Localização - Minneapolis, MN (Remoto)
Esta é uma posição remota.
Qualificações Necessárias
Principais Responsabilidades Databricks, Python (pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, MLflow) SQL e frameworks de IA Agêntica (LangChain, LangGraph, OpenAI, MCP)
Para o Engenheiro de IA, as competências necessárias são: Databricks, Python (pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, MLflow) SQL e frameworks de IA Agêntica (LangChain, LangGraph, OpenAI, MCP)
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática Aplicada ou área quantitativa relacionada.
- 3-7+ anos de experiência prática no desenvolvimento de modelos de ML ou IA em um ambiente industrial aplicado (experiência em saúde é fortemente preferida).
- Proficiência sólida em: Databricks Python (pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, MLflow) SQL
- Capacidade de prosperar em um ambiente de ritmo acelerado com prototipagem rápida, ambiguidade e entrega iterativa.
- Necessário: Sólido conhecimento prático do GitHub Copilot (ou assistente de codificação de IA equivalente aprovado pela empresa) para acelerar o desenvolvimento.
- Automotivado e orientado a soluções; capaz de pesquisar, solucionar problemas e identificar caminhos a seguir de forma independente ao enfrentar desafios técnicos ou de dados.
- Experiência de trabalho no Azure ou ambientes de nuvem similares: Azure Databricks (MLflow, Delta Lake), Azure Machine Learning, Azure Data Lake / Azure Data Factory (em parceria com a Engenharia de Dados)
- Experiência prática em pelo menos uma das seguintes áreas: Classificação, regressão, séries temporais ou sistemas de recomendação, IA Agêntica / Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) / RAG
- Base sólida em modelagem estatística e experiência na construção de sistemas de ML com qualidade de produção.
- Capacidade de comunicar descobertas técnicas para partes interessadas não técnicas de forma clara e eficaz.
Responsabilidades
- Desenvolver modelos de machine learning, deep learning e IA generativa para apoiar casos de uso de RCM, como previsão de resultados de sinistros, classificação de negativas, recomendação da próxima melhor ação, sumarização de recursos clínicos e otimização de fluxo de trabalho.
- Construir pipelines de ML de ponta a ponta, incluindo engenharia de atributos, treinamento de modelos, ajuste de hiperparâmetros, validação e monitoramento.
- Pesquisar e aplicar técnicas avançadas em LLMs, embeddings, geração aumentada por recuperação (RAG), engenharia de prompt e inteligência documental.
- Traduzir requisitos operacionais e de produto em objetivos de modelo mensuráveis, especificações de dados e frameworks de avaliação.
- Conduzir análise exploratória de dados (EDA) para entender padrões de dados, anomalias e insights de negócios.
- Implementar e seguir as melhores práticas de MLOps, incluindo versionamento de modelos, reprodutibilidade, feature stores e monitoramento de desvio (drift).
- Trabalhar em parceria com Engenheiros de Dados para garantir a disponibilidade de atributos, qualidade dos dados e implantação escalável de ML/IA dentro do Azure Databricks e plataformas corporativas.
- Colaborar com equipes multifuncionais para comunicar insights, apresentar resultados de modelos e impulsionar a adoção de soluções de ML.
- Manter-se atualizado sobre tecnologias de IA emergentes e propor melhorias ou novas oportunidades para as plataformas de Engenharia de Provedores.
- Preferencial: Conhecimento do sistema de saúde dos EUA, idealmente com experiência em Gestão de Ciclo de Receita (RCM), incluindo familiaridade com transações EDI, como 837 e 835.
Mais oportunidades com um só perfil
Quer aparecer para várias vagas sem repetir todo o processo? Crie seu perfil e seja encontrado pelas empresas que usam a Nort.
Criar meu perfil