Senior Applied AI Engineer, Life Science Markets

🕒 2 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 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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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

• Design, build, and deploy AI-powered applications, services, and data workflows • Work hands-on with engineers, data scientists, and domain experts • Own implementation from prototype through production • Design and implement systems combining ML models, LLMs, retrieval, and workflow automation for life sciences market questions • 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 validation of predictive models, including point-in-time backtesting, baseline comparisons, and checks for leakage and coverage bias • Take prototypes into production and own 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

• Track record of independently shipping applied AI applications or services, from initial prototype to production use • Practical experience integrating ML models and LLMs into software, including retrieval, tool use, structured outputs, and evaluation • Sound judgment about model limitations and when a simpler approach is sufficient • Ability to run working sessions with clients’ technical and non-technical stakeholders and identify impactful solutions • Strong software engineering fundamentals, including API design, testing, version control, and maintainable code • Experience deploying and operating AI systems, including CI/CD, model versioning, monitoring, and troubleshooting • Ability to work with large datasets in the cloud, ideally using AWS services such as S3, Glue, EMR, MWAA, and SageMaker • Sound judgment with incomplete or noisy data • Clear communication and ability to work independently within a cross-functional squad and with client stakeholders • Background in life sciences, pharmaceutical analytics, or capital markets helpful but not required

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