Enterprise AI Architect

Unsere Kultur und unsere Mitarbeiter heben uns von anderen Anbietern der postakuten Versorgung ab. Wir sind dem Wachstum und der Entwicklung unseres Teams verpflichtet, um sie auf den Erfolg vorzubereiten. Wir kümmern uns um unsere Patienten, als wären sie unsere eigene Familie.

Zusammenfassung

Alternate Solutions sucht einen Enterprise AI Architect, der eng mit Geschäftspartnern, Führungskräften und technischen Teams zusammenarbeitet, um KI- / ML-gestützte, hochgradig skalierbare und leistungsfähige mobile und Webanwendungen zu entwerfen und zu entwickeln. Der ideale Kandidat verfügt über Erfahrung mit traditioneller KI, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, generativer und agentischer KI sowie Containerisierung. Die Person muss die Rolle von KI / ML im Gesundheitswesen verstehen, um hochgradig skalierbare betriebliche und klinische Intelligenzprodukte zu entwerfen und zu erstellen.

Hauptverantwortlichkeiten

• Zusammenarbeit mit Geschäfts- und technischen Teams zur Identifizierung funktionaler Anforderungen, die intelligente Gesundheitstechnologielösungen vorantreiben, um den wachsenden Bedürfnissen der Organisation gerecht zu werden.
• Leitung der Architektur, des Designs und der Implementierung von traditionellen KI-, Gen-KI- und agentischen KI-Lösungen, die klinische und betriebliche Intelligenz sowie Entscheidungsfindung, autonomes Denken und kontextuelles Verständnis ermöglichen.
• Architektur und Design agentischer KI-Lösungen zur Orchestrierung von LLM-gestützten Multi-Agenten-Workflows, einschließlich RAG-verbesserter Abrufung aus multimodalen Daten.
• Entwurf und Aufbau von überwachten und unüberwachten Modellen, Prompt- und Kontext-Engineering-Lösungen sowie Integration von LLMs in moderne Web- und mobile Anwendungen, die Feedback und verstärkendes Lernen ermöglichen.
• Implementierung von MLOps-Pipelines für kontinuierliches Training, Überwachung von Verzerrungen/Gerechtigkeit, ohne Kompromisse bei Qualität, Leistung und Verfügbarkeit einzugehen.
• Entwicklung und Pflege von Governance-Rahmen für Modelle, die Erklärbarkeit, Verzerrungsminderung und die Einhaltung von Vorschriften für Gesundheitsdaten adressieren.
• Daten aus internen/externen Datensätzen abbauen und analysieren, um die Abläufe in verschiedenen Abteilungen, einschließlich Aufnahme, Klinik, Einnahmenzyklus und anderen Operationen, systematisch zu optimieren.
• Daten-/Fehleranalysen durchführen, um Modelle kontinuierlich zu verbessern, Daten auf Einheitlichkeit und Genauigkeit zu bereinigen und zu validieren.
• Über aktuelle KI-Trends und -Forschungen informiert bleiben, um architektonische Best Practices kontinuierlich zu verfeinern.
• Mentoring und Coaching anderer technischer Teammitglieder zur ethischen Nutzung von KI und KI-Architekturmuster.
• Einhaltung aller Unternehmensrichtlinien und -verfahren.
• Teilnahme an Bürobesprechungen, Teilnahme an Besprechungen und Teilnahme an Bildungsprogrammen nach Bedarf.
• Ausführung anderer zugewiesener Aufgaben.

Qualifikationen

• Mindestens 10 Jahre nachweisliche Erfahrung in der Architektur von KI/ML-Systemen in Produktionsumgebungen.
• 10 Jahre Erfahrung in sowohl überwachten als auch unüberwachten Lernverfahren, Statistik und Entwurf neuronaler Netzwerke.
• 7 Jahre Erfahrung im Aufbau hochgradig skalierbarer, mission-critical, unternehmensgerechter KI-Anwendungen.
• 5 Jahre Erfahrung im Aufbau mission-critical Gesundheitsanwendungen, vorzugsweise im Bereich der häuslichen Pflege.
• Praktische Erfahrung mit LLMs, generativen KI-Frameworks wie Langchain, HuggingFace, OpenAI und Anthropic APIs sowie transformerbasierten Architekturen.
• Nachweisliche Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow/Keras, PyTorch und Pandas.
• Nachweisliche Erfahrung mit klassischer Datenanalyse wie Klassifikation, Regression, Clustering und tiefen Lernmodellen wie RNN, CNN, GAN.
• Nachweisliche Erfahrung mit verschiedenen Daten- und KI-bezogenen Diensten in AWS (Bedrock, Textract, SageMaker, Comprehend).
• Nachweisliche Erfahrung im Aufbau skalierbarer Lösungen unter Verwendung von Docker, Kubernetes, AWS ECS.
• Expertenwissen in Python, R.
• Kenntnisse in mindestens zwei Skriptsprachen (z.B. JavaScript, Python, Lua), SQL, No-SQL-Datenbanken.
• Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.
• Extrem starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.

Bildung und Qualifikationen

• Master-Abschluss in Informatik, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder gleichwertiger Erfahrung.

Diese Stellenbeschreibung ist nicht dazu gedacht, eine umfassende Auflistung von Aktivitäten, Aufgaben oder Verantwortlichkeiten zu enthalten, die von dem Mitarbeiter verlangt werden. Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Aktivitäten können sich jederzeit ändern oder neue können zugewiesen werden, mit oder ohne vorherige Ankündigung. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet.