Principal Platform Engineer, AI Engineering

Wir sind ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das Plattformen und Lösungen bereitstellt, um das Management und den Zugang zu kosteneffektiven Apothekenleistungen zu verbessern. Unsere Technologie hilft Unternehmens- und Partnerschaftskunden, ihre Geschäfte zu vereinfachen und Verbrauchern zu helfen, bei Rezepten zu sparen.

Als führendes Unternehmen im Bereich SaaS-Technologie für das Gesundheitswesen bieten wir innovative Lösungen mit integrierter Intelligenz auf einer einzigen Unternehmensplattform, die das Apotheken-Ökosystem verbindet. Mit unserem Fachwissen und unserer modernen, modularen Plattform nutzen unsere Partner Echtzeitdaten, um ihre Geschäftsleistung zu transformieren und ihre innovativen Modelle auf dem Markt zu optimieren.

Über RxSense: RxSense ist ein privat geführtes Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das die Plattformen und Datenlösungen neu gestaltet, die zur Verwaltung von Apothekenleistungen verwendet werden, um rezeptpflichtige Medikamente für alle erschwinglicher zu machen. RxSense bietet auch direkt über seine Verbraucher-Marke SingleCare Lösungen für Rezeptleistungen an. Seit 2015 haben wir unseren Kunden über 4 Milliarden Dollar bei rezeptpflichtigen Medikamenten gespart.

Wir sind ein Team von zukunftsorientierten, erfahrenen Fachleuten aus dem Gesundheits- und Technologiebereich, die zusammenarbeiten, um große Probleme zu lösen und Wert in einer Branche zu schaffen, die für jeden persönlich ist - das Gesundheitswesen.

Über die Rolle: RxSense befindet sich an der Schnittstelle zwischen Apothekenleistungen und Technologie. Wir bauen eine neue Cloud-Plattform, die wir von Anfang bis Ende besitzen, und die die nächste Generation von RxSense-Produkten tragen wird, von etablierten Apothekenleistungsdiensten bis hin zu KI-nativen Anwendungen.

Wir suchen einen Principal Platform Engineer, der den technischen Aufbau leitet. Sie werden die Richtung festlegen, wie Dienste in der Technik gebaut, bereitgestellt, gesichert, beobachtet und bezahlt werden. Dies ist eine Greenfield-Plattform mit echten Produktionsrisiken: Die Entscheidungen, die Sie im ersten Jahr treffen, werden die Standards sein, nach denen jeder Ingenieur in den folgenden Jahren arbeitet.

Dies ist eine praktische Hauptrolle, keine Architekturdiagramm-Rolle. Sie werden Terraform und Helm schreiben, CI/CD gestalten, Cluster absichern und die Standards festlegen, gegen die der Rest der Technik kodiert.

Sie werden eng mit dem AI Engineering-Team zusammenarbeiten, das derzeit am stärksten auf der Plattform drängt, und eng mit dem Data Engineering-Team zusammenarbeiten, damit Analytik- und Pipeline-Arbeitslasten von Anfang an erstklassig sind.

Was Sie tun werden:

• Die Infrastruktur als Code-Grundlage aufbauen. Entwerfen und pflegen Sie ein Terraform-Monorepo über Dev, QA, Staging und Produktion, das Kubernetes-Cluster, Netzwerke, IAM und plattformspezifische Stacks abdeckt.
• Kubernetes in Produktionsqualität betreiben. EKS-Cluster von Anfang bis Ende betreiben: Lebenszyklus der Knoten, Autoskalierung, Ingress, Arbeitslastidentität, Geheimnislieferung und Clustersicherheit.
• Die Bereitstellungspipeline aufbauen und verteidigen. Push-basierte CI/CD auf selbst gehosteten GitHub Actions-Runners erstellen, mit Build-einmal, überall-fördern Artefaktunveränderlichkeit über Umgebungen hinweg.
• Die Plattform zum schnellsten Weg in die Produktion machen. Eine gemeinsame Helm-Chart-Bibliothek und pro Dienst-Charts (Backend, Frontend, geplante Jobs) pflegen, die jeder Dienst durchläuft.
• Die Sicherheits- und Compliance-Position stärken. IAM mit minimalen Rechten, Geheimnisverwaltung, Netzwerkgrenzen, Bildherkunft und Produktionsleitplanken festlegen.
• Die Cloud-Ausgaben vorhersehbar halten. Kosten als Plattform-Eigenschaft behandeln.
• Beobachtbarkeit von Anfang an einbauen. Strukturierte Protokollierung, Metriken, Tracing und Korrelation über Dienstsprünge als Standardmerkmal der Plattform etablieren.
• Standards setzen. Die Plattformkonventionen definieren (Tagging, Benennung, DNS, Versionierung, Sicherheitsposition) und die Gründe dafür dokumentieren.
• Mit anderen Ingenieuren zusammenarbeiten. Mit Anwendungs-, Daten- und KI-Teams arbeiten, damit die Plattform passt, wie Dienste tatsächlich laufen.

Bildung/Erfahrung/Kompetenzen:

• 8+ Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Produktionsplattforminfrastrukturen.
• Nachgewiesene praktische Erfahrung im Betrieb von Produktions-Kubernetes von Anfang bis Ende.
• Nachgewiesene praktische Erfahrung im Besitz von Infrastruktur als Code in Terraform im großen Maßstab.
• Erfahrung im Aufbau oder wesentlichen Umbau eines CI/CD-Systems.
• Praktische Erfahrung mit AWS: IAM, VPC-Netzwerk und DNS, Geheimnisverwaltung.
• Praktische Erfahrung mit Helm im großen Maßstab.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau der entwicklerseitigen Plattform.
• Praktische Erfahrung in der Implementierung von Beobachtbarkeit.