Staff Software Engineer – AI Platform

🕒 Outubro 22

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 10%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Aledade, Inc.

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2014

🏥 Saúde

⚕️ Seguro de Saúde

🏢 Corporativo

Healthcare • Healthcare Insurance • Enterprise

Aledade, Inc. é uma corporação de benefícios públicos que opera como a maior rede de práticas independentes de cuidados primários nos Estados Unidos. A empresa é especializada em Organizações de Cuidados Responsáveis (ACOs), que ajudam práticas de cuidados primários e centros de saúde a melhorar os resultados dos pacientes e gerar receita sustentável por meio de soluções de cuidados baseados em valor. A Aledade oferece insights de dados, suporte e soluções de negócios para alcançar sustentabilidade e autonomia clínica. Ela colabora com uma ampla gama de provedores de saúde, incluindo práticas de cuidados primários, centros de saúde comunitários e redes de ACOs, garantindo melhoria na qualidade do cuidado e satisfação dos pacientes. Com operações em 45 estados e afiliações com mais de 20. 000 clínicos atendendo mais de 2,5 milhões de pacientes, a Aledade está comprometida em reduzir a fragmentação do cuidado e melhorar a qualidade de vida geral tanto dos clínicos quanto dos pacientes.

Descrição

• Build and operate shared infrastructure enabling Aledade applications and AI agents to securely and reliably access foundation models • Develop platform capabilities including model gateways, cloud AI services, provider integrations, routing and fallback, usage controls, observability, reliability, and model governance • Consider the full lifecycle of production platform systems, including architecture, scalability, failure modes, security, operational readiness, cost, and developer experience • Evolve the platform as AI adoption grows, building reusable and self-service capabilities rather than one-off solutions • Identify and develop scalable and performant solutions • Work across disciplines to shape product strategy and execution • Develop foundations of code architecture and quality • Mentor and coach engineers • Set and uphold engineering process standards supporting high-quality engineering • Collaborate with engineers, product partners, security, infrastructure teams, and AI application and agent teams

🎯 Requisitos

• BS/BTech (or higher) in Computer Science, Engineering or a related field required • 8+ years of production-level experience as an engineer building highly scalable systems • 4+ years of experience acting as a trusted technical decision-maker in a team setting, solving for short-term and long-term business value • 4+ years of experience working with SQL or other database querying languages on large multi-table data sets • Experience architecting, developing, and deploying large-scale distributed systems at scale • Experience with cloud technologies, e.g., AWS, Azure, GCP • Experience building continuous integration and continuous development (CI/CD) pipelines • Strong familiarity with server-side web technologies such as Java, Python, Scala, C#, C++, or Go • Experience building or operating production platform infrastructure, distributed systems, developer platforms, or other high-availability shared services • Experience with LLM infrastructure, model gateways, foundation model APIs, or managed AI platforms such as AWS Bedrock, Azure OpenAI, Google Vertex AI, or similar technologies • Strong experience with cloud infrastructure, preferably AWS, and technologies such as Kubernetes, containers, and infrastructure as code • Experience designing observability and operational practices for production systems, including metrics, distributed tracing, logging, alerting, SLOs, dashboards, and failure handling • Experience designing APIs and self-service platform capabilities used by other engineering teams • Experience with identity, access control, secrets management, security, and governance for shared infrastructure • Experience with cost management, usage attribution, quotas, budgets, or capacity management for shared platforms • Experience operating systems that handle sensitive or regulated data • Ability to evaluate architectural tradeoffs across reliability, performance, security, cost, scalability, and developer experience • Sitting for prolonged periods of time • Extensive use of computers and keyboard • Occasional walking and lifting may be required

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