Staff Machine Learning Engineer (Applications)

Wer wir sind: SmithRx ist ein schnell wachsendes, von Investoren unterstütztes Health-Tech-Unternehmen. Unsere Mission ist es, den teuren und ineffizienten Bereich des Pharmacy Benefit Management (PBM) zu revolutionieren, indem wir eine Plattform zur Medikamentenbeschaffung der nächsten Generation aufbauen, die von modernster Technologie, innovativen Kostensenkungswerkzeugen und erstklassigem Kundenservice angetrieben wird. Mit Hunderttausenden von Mitgliedern, die seit 2016 onboarded wurden, hat SmithRx eine Lösung, die bei Kunden im ganzen Land Anklang findet. Wir sind stolz auf unsere missionarisch orientierte und kollaborative Kultur, die unsere Mitarbeiter inspiriert, ihr Bestes zu geben. Wir glauben, dass das US-Gesundheitssystem einer Transformation bedarf, und wir kommen jeden Tag zur Arbeit, um diese Veränderung Wirklichkeit werden zu lassen.

In unserem Kern werden wir von unseren Unternehmenswerten geleitet: Integrität: Immer mit Ehrlichkeit und Transparenz handeln, damit wir das Vertrauen unserer Kunden gewinnen. Mut: Den Mut zeigen, eine gebrochene Branche anzugehen und kontinuierlich zu verbessern, was wir anbieten, um die Gesundheitsergebnisse zu optimieren. Gemeinsam: Eine kollaborative und inklusive Umgebung fördern, die Teamarbeit, Respekt und offene Kommunikation schätzt und Kreativität sowie Vielfalt des Denkens ermutigt.

Stellenbeschreibung: SmithRx führt die Transformation des Pharmacy Benefit Management (PBM) mit einer modernen Plattform an, die Echtzeiteinblicke, Kosteneffizienzen und außergewöhnliche Kundenerlebnisse bietet. Wir suchen einen erfahrenen Data Scientist mit Expertise in generativer KI, während wir weiterhin expandieren. In dieser Schlüsselrolle werden Sie die KI-Innovation vorantreiben und die Implementierung von KI-gestützten Lösungen leiten. Die Position erfordert mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von maschinellem Lernen und KI, mit nachweislichem Erfolg bei der Leitung von KI-Initiativen. Sie werden mit funktionsübergreifenden Führungskräften zusammenarbeiten, um wirkungsvolle KI-Lösungen zu liefern, die direkt unsere Geschäftsergebnisse beeinflussen.

Was Sie tun werden: Als Mitglied des SmithRx Application Engineering und AI-Teams werden Sie sowohl kundenorientierte als auch interne Tools entwickeln, die KI nutzen, um Produktivität und Qualität zu verbessern. Sie werden direkt mit Software-Ingenieuren, Daten-Ingenieuren, Produktmanagern und Fachexperten zusammenarbeiten, um neue generative KI-Funktionen zu definieren, die unseren Mitgliedern und internen Organisationen die Informationen bereitstellen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Qualifizierte Kandidaten verfügen über umfassende Kenntnisse der gängigsten Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Methoden, wissen, wie man LLMs trainiert und feinabstimmt, und entwerfen sowie implementieren LLM-gestützte Agenten und Tools in großem Maßstab.

Verantwortlichkeiten:

• Generative KI-Lösungen entwerfen, wie z.B. Informationsabruf und Zusammenfassungs-generierung für Support- und Betriebsorganisationen.
• Mit Software-Engineering-Teams zusammenarbeiten, um GenAI-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen.
• Ideen entwickeln und Möglichkeiten erkunden, GenAI-Technologien für kundenorientierte Erlebnisse einzusetzen.
• Die Akzeptanz und Skalierbarkeit von Generative AI-Funktionen innerhalb von SmithRx vorantreiben; Advocacy für die Technologie und Evangelisation der Nutzung von GenAI.

Was Sie zu SmithRx bringen werden:

• Über 5 Jahre Erfahrung in Data Science, maschinellem Lernen und KI-Entwicklung, mit nachweislichem Erfolg bei der Leitung von KI-Initiativen.
• MS oder PhD in Informatik, Elektrotechnik, Statistik, Robotik oder verwandten Bereichen.
• Angewandte Erfahrung im maschinellen Lernen (Regression und Klassifikation, überwacht und unüberwacht).
• Starker mathematischer Hintergrund (lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit und Statistik).
• Kenntnisse in Python und objektorientierter Programmierung.
• Umfangreiche Erfahrung mit Techniken und Werkzeugen des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache.
• Umfangreiche Erfahrung mit generativen KI-Modellen, mit gutem Verständnis von Klassen tiefen Lernmodellen wie GPT, VAE und GANs sowie deren Hyperparametern.
• Umfangreiche Erfahrung mit Retrieval-Methoden, z.B. unter Verwendung von Embeddings.
• Umfangreiche Erfahrung mit wichtigen Python-Paketen für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen und tiefes Lernen wie pandas, sklearn, TensorFlow, torch, transformers, LangChain usw.
• Erfahrung in Prompt Engineering und Few-Shot-Techniken zur Verbesserung der Leistung von LLMs bei spezifischen Aufgaben.
• Erfahrung im Training und der Feinabstimmung von tiefen Lernmodellen, insbesondere LLMs, und wie man Hyperparameter anpasst, um die Aufgabenverallgemeinerung sicherzustellen.
• Fähigkeit, ein Projekt zu leiten und sowohl unabhängig als auch im Rahmen eines funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten.
• Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikation, in der Lage, komplexe Konzepte einem nicht-technischen Publikum zu vermitteln.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung mit dem Training von Einbettungsmodellen und Evaluierungsansätzen für Retrieval-Methoden.
• Erfahrung mit LLM-Architekturen, Adaptern, Mixture of Experts (MoEs) Pretraining und Feinabstimmungstechniken.
• Erfahrung mit Design, Bereitstellung und Bewertung von LLM-gestützten Agenten und Tools sowie Orchestrierungsansätzen.
• Erfahrung mit Verstärkungslernansätzen im Kontext der Feinabstimmung von LLM-Ausgaben.
• Erfahrung mit Zeitreihenanalysen und multivariaten Zeitreihenmodellen.

Was SmithRx Ihnen bietet:

• Hochgradig wettbewerbsfähige Wellness-Leistungen, einschließlich medizinischer, pharmazeutischer, zahnärztlicher, augenärztlicher und Lebensversicherungen sowie AD&D-Versicherung.
• Flexible Ausgabenleistungen.
• 401(k) Altersvorsorgeprogramm.
• Kurzfristige und langfristige Invaliditätsversicherung.
• Discretionary Paid Time Off.
• 12 bezahlte Feiertage.
• Wellness-Leistungen.
• Fahrgeldleistungen.
• Bezahlte Elternzeit.
• Mitarbeiterhilfeprogramm (EAP).
• Gut ausgestattete Küche in den Büros.
• Berufliche Entwicklungs- und Schulungsmöglichkeiten.