Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gesteuerte Lösungen für innovative Gesundheitsplattformen und verbessere die Benutzererfahrung.
- Unternehmen: Alegeus, ein führendes Unternehmen im Bereich Fintech und Healthtech.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem Fokus auf Innovation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsfinanzierung mit modernster Technologie und einem talentierten Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in KI-Engineering und Softwareentwicklung, insbesondere mit Python und ML-Frameworks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Do you want to shape the future of fintech and healthtech?
Energized by challenges and inspired by bold goals?
Ready to elevate your career alongside driven and talented colleagues?
If that sounds like you, explore a career at Alegeus today.
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About the Role
We are forming an AI Enablement Engineering Team—focused on integrating foundational AI capabilities (such as document extraction and LLM-based chatbot services) into our core products.
This team will work closely with product domain engineering teams and foundational AI teams to deliver end-to-end product features—like claims extraction built on our document intelligence service.
As a Software Engineer in this team, you’ll be expected to apply strong software engineering practices, leverage AI services, and work across integration points to bring intelligent automation into production systems.
Key Responsibilities
- Design, develop, and integrate AI-driven capabilities into scalable, production-grade healthcare platforms to improve automation, insights, and user experience.
- Build robust APIs, microservices, and integration layers that seamlessly connect AI and ML models with product workflows and enterprise systems.
- Apply strong data science skills including EDA, statistical analysis, hypothesis testing, advanced feature engineering, and model evaluation to shape and optimize ML solutions.
- Work hands‑on with SLMs and LLMs, including locally hosted and cloud‑deployed variants, optimizing performance, latency, and domain‑specific use cases.
- Collaborate with foundational AI and platform teams to leverage reusable shared services such as extractors, conversational agents, embedding services, and retrieval pipelines.
- Use Python, SQL, Pandas, Num Py, Tensor Flow, Py Torch, and Scikit‑learn to build, evaluate, and deploy ML models across classification, forecasting, anomaly detection, and NLP use cases.
- Build and maintain ML pipelines for training, evaluation, deployment, monitoring, and retraining using MLOps tools and cloud‑native patterns.
- Develop clean, reliable, and maintainable software leveraging Python, REST APIs, containers, and cloud‑native engineering practices aligned with enterprise standards.
- Contribute to backend services using C# and ASP. NET Core to support AI workflows, platform integrations, and service orchestration.
- Collaborate effectively with Product Managers, Architects, Data Scientists, and Engineering teams to deliver end‑to‑end AI solutions.
- Adhere to engineering best practices across code quality, automated testing, CI/CD pipelines, observability, monitoring, and documentation.
- Participate in agile development sprints and contribute to sprint planning, reviews, retrospectives, and demos.
- Required Qualifications
- 6+ years of experience in AI engineering, ML engineering, data science, or software engineering within enterprise or Saa S environments.
- Proficient in Python, SQL, Pandas, Num Py, and modern ML frameworks such as Tensor Flow, Py Torch, and Scikit‑learn for data processing, feature engineering, model development, and evaluation.
- Strong experience applying ML algorithms including Random Forest, Gradient Boosting, logistic regression, anomaly detection, and advanced predictive modeling techniques.
- Hands‑on experience in data science workflows including EDA, hypothesis testing, error analysis, statistical modeling, feature engineering, and model interpretation using techniques such as SHAP.
- MLOps experience with model training pipelines, experiment tracking, versioning, CI/CD for ML systems, monitoring, and deployment using Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes, or cloud inference endpoints.
- Experience building and operating end‑to‑end ML workflows from dataset creation and model training to deployment, monitoring, drift detection, and iterative improvements.
- Background in backend development using C# and ASP. NET Core for services, integrations, and API development supporting AI capabilities.
- Experience designing and consuming RESTful APIs for scalable and reliable communication across distributed and cloud‑native systems.
- Familiarity with AI and ML technologies including LLMs, SLMs, embeddings, prompt engineering, retrieval pipelines, and AI service orchestration.
- Hands‑on experience integrating backend services, ETL pipelines, data APIs, and enterprise data platforms to support analytics and AI solutions.
- Exposure to cloud platforms such as Azure, AWS, or GCP with working knowledge of cloud‑native engineering and Dev Ops practices.
- Ability to explore and apply advanced AI techniques including Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Retrieval‑Integrated Generation (RIG), Small Language Models (SLMs), and Model Context Protocol (MCP).
- Preferred Qualifications
- Experience integrating AI services such as Open AI, Azure Open AI, or Hugging Face models into production systems.
- Knowledge of document extraction, conversational systems, NLP pipelines, or multimodal AI workflows.
- Experience with ML observability, model monitoring, cost optimization, and production‑level inference tuning.
- Exposure to healthcare IT or healthcare data standards such as claims processing, HL7, EDI 837, EDI 835, or FHIR.
- Familiarity with feature stores, vector databases, and reusable ML components for cross‑product AI enablement.
- Strong communication and collaboration skills, with the ability to work across global engineering and product teams.
Why Join Alegeus?
- Drive meaningful innovation by integrating AI into healthcare financial solutions.
- Collaborate with talented engineers and AI experts across foundational and product teams.
- Take ownership of high‑impact features that directly enhance customer experience.
BECAUSE WE CARE, WE OFFER
- A flexible work environment
- Competitive salaries, paid vacation, and holidays
- Robust professional development programs
- Comprehensive health, wellness, and financial packages
SHARED AMBITION. INSPIRED FUTURE.
- People First. We pride ourselves in bringing talented people together and treating one another with care.
- Partner Powered. We are committed to empowering our partners, knowing our success is shared and we win as one.
- Always Advancing. We are driven by potential and relentlessly determined to achieve our goals.
We are committed to a policy of Equal Employment Opportunity and will not discriminate against an applicant or employee on the basis of race, color, religion, creed, national origin or ancestry, sex, age, physical or mental disability, veteran or military status, genetic information, sexual orientation, marital status, or any other legally recognized protected basis under federal, state or local laws, regulations or ordinances.
The information collected by this application is solely to determine suitability for employment, verify identity and maintain employment statistics on applicants.
At Alegeus, being transparent about our compensation philosophy and approach is more than just a legal requirement.
As our organization continues to grow and evolve, we have made a commitment to ensure that our compensation framework is equitable, data‑driven, consistent, and unbiased, with allowable pay differences based on factors unique to each candidate (think: skills, experience, qualifications, etc.) in order to attract and retain a highly talented and committed workforce.
Please send an email identifying the title of the role you are interested in and the state you reside in to talentacquisitionteam@alegeus. com if you are a California, Colorado, Connecticut, Maryland, Nevada, New Jersey, New York, Ohio or Washington resident and this role is physically available in your state or classified as remote, you may be eligible to receive additional information about the compensation and benefits for this role, which we will provide upon request.
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StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Expert Software Engineer I erhalten könnten
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Dormont Manufacturing Co anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Expert Software Engineer I bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Dormont Manufacturing Co vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Expert Software Engineer I mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Dormont Manufacturing Co klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.