AI Engineer

🕒 Outubro 26

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 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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Sharecare

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2010

🏥 Saúde

💼 Consultoria

📣 Marketing

💰 $425.000.000 Post-IPO Equity em 2021-07

Healthcare • Consulting • Marketing

A Sharecare é uma plataforma digital de saúde abrangente, projetada para melhorar o bem-estar geral. Oferece ferramentas e recursos para ajudar os indivíduos a gerenciar vários aspectos de sua saúde, como bem-estar físico, mental e financeiro. A Sharecare oferece navegação personalizada de saúde por meio de sua janela digital, ajudando os membros a rastrear hábitos saudáveis, receber dicas de saúde baseadas em pesquisas e acessar terapias digitais para diversas condições, incluindo asma e saúde da mulher. A plataforma integra capacidades de IA para capacitar os usuários a gerenciar seus dados de saúde de forma eficaz. Em parceria com a CareLinx, a Sharecare leva o cuidado ao lar, utilizando a tecnologia para análise de dados e coordenação em tempo real com equipes clínicas. Além disso, a Sharecare colabora com várias organizações para melhorar a saúde e o bem-estar comunitário por meio de iniciativas inovadoras como o Índice de Bem-Estar Comunitário. Sua missão é tornar os recursos de saúde mais acessíveis e melhorar os resultados de saúde, ao mesmo tempo em que reduz os custos de atendimento.

Descrição

• Define and drive Sharecare's transformation into the era of agentic engineering • Develop and improve the Factory spine to maximize agentic engineering throughput • Evolve factory platform capabilities including merge gates, migration safety, canary deployment, and rollback • Own the application work spine enabling AI agents and humans to act on patient care with auditability and fail-closed checks • Own the warehouse, analytics platform, data pipelines, and metrics • Design, develop, test, deploy, and maintain AI and machine learning solutions • Build and optimize machine learning models, predictive analytics solutions, recommendation systems, and intelligent automation tools • Develop generative AI applications using LLMs, RAG, and conversational AI technologies • Integrate AI and machine learning models into enterprise applications, workflows, and business processes • Develop and maintain data pipelines for model training, evaluation, deployment, and monitoring • Evaluate emerging AI technologies, frameworks, and platforms • Monitor model performance and implement retraining, optimization, and lifecycle management • Ensure AI solutions meet security, privacy, compliance, and governance standards • Conduct testing, validation, and performance assessments of models and AI applications • Collaborate with cloud engineering and infrastructure teams to deploy and scale AI solutions • Develop technical documentation, architecture diagrams, and operational procedures • Support AI governance initiatives involving transparency, explainability, fairness, and responsible AI • Troubleshoot technical issues related to AI models, integrations, and production environments • Participate in code reviews, solution design sessions, and architectural planning • Provide technical leadership on AI best practices and implementation strategies • Contribute to the organization's AI roadmap and strategic innovation initiatives

🎯 Requisitos

• Bachelor's degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Data Science, Software Engineering, Mathematics, Statistics, Information Technology, or a related field required • Minimum of at least 4 years of experience in software engineering or systems architecture • Experience developing, deploying, and supporting machine learning models and AI-driven applications • Experience with cloud platforms such as Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), or Google Cloud Platform (GCP) • Familiarity with model governance, monitoring, and lifecycle management • Knowledge of cloud-native AI services, distributed computing, and scalable architecture principles • Knowledge of data privacy, cybersecurity, compliance, and responsible AI practices • Experience developing solutions using LLMs, generative AI platforms, and natural language processing tools preferred • Experience with model deployment, MLOps, DevOps, CI/CD pipelines, and containerization technologies preferred • Prior healthcare and/or clinical research experience is a plus • Strong analytical, problem-solving, and critical-thinking skills • Ability to translate complex technical concepts into business-focused solutions and recommendations • Strong collaboration and teamwork skills • Ability to manage multiple priorities and projects in a fast-paced environment • High level of professionalism, integrity, and accountability

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