Director, Applied AI Engineering – Life Sciences Markets

🕒 2 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🤖 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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Vi

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51 - 200 funcionários

🏥 Saúde

💼 Consultoria

📦 Logística

Healthcare • Consulting • Logistics

A Vi é uma empresa que aproveita a inteligência artificial para ajudar organizações de saúde a melhorar os resultados de saúde dos membros e os retornos financeiros. A empresa fornece uma plataforma SaaS de IA que oferece soluções para aquisição eficiente, engajamento personalizado e retenção preditiva ao longo do ciclo de vida do membro. A Vi foca em maximizar a aquisição, inscrição, engajamento, retenção, vendas adicionais e resultados de saúde com ROI superior. Sua plataforma é projetada para reduzir o custo por aquisição, melhorar o engajamento e retenção de membros, e transformar operações com sua tecnologia de IA generativa. A Vi trabalha com grandes empresas globais de saúde para impulsionar resultados em escala, garantindo o cumprimento de padrões de privacidade e segurança de dados.

Descrição

• Build and lead technical delivery of AI applications within Vi’s Life Science Markets squad • Design systems, write production code, integrate models, and ship AI workflows • Personally build and ship core AI services and workflows • Own critical implementation work and resolve technical blockers with engineers, data scientists, and domain experts • Lead squad engineers and overall execution • Set implementation standards, review code and architecture, and coordinate technical priorities and dependencies • Identify life sciences market questions where Vi’s data can add value • Prioritize use cases, define success measures, and create a focused roadmap • Design and implement systems combining ML models, LLMs, retrieval, and workflow automation • Make practical choices about model quality, reliability, latency, and cost • Build automated tests, evaluation datasets, and monitoring for AI outputs and application reliability • Maintain rigorous predictive-model validation, including point-in-time backtesting, baseline comparisons, and leakage and coverage-bias checks • Take prototypes into production and own models, APIs, integrations, deployment, observability, and incident resolution • Build reusable capabilities that scale across therapies, companies, and clients • Work directly with clients and domain experts to understand analytical workflows, explain findings, challenge assumptions, and turn feedback into product priorities

🎯 Requisitos

• Strong record of personally building and shipping production AI applications, with technical ownership of complex systems and measurable business outcomes • Experience leading technical delivery across functions while remaining a primary contributor to design, modeling, coding, debugging, and deployment • Deep practical experience integrating ML models and LLMs into production systems, including retrieval, tool use, structured outputs, and evaluation • Ability to assess model limitations and choose methods suited to the available data • Ability to run working sessions with clients' technical and non-technical stakeholders and identify impactful solutions • Ability to translate complex analysis into clear conclusions for senior stakeholders and clients, including limitations of the evidence • Hands-on experience with scalable data pipelines, automated testing, CI/CD, and cloud infrastructure, ideally AWS • Comfortable owning application code and AI deployment • Experience turning bespoke analyses or pilots into products used repeatedly by multiple clients or teams • Background in life sciences, pharmaceutical analytics, or capital markets helpful but not required

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