Senior Product Engineer – Full Stack

🕒 vor 2 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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CopilotIQ

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

🏥 Gesundheitswesen

☁️ SaaS

🤖 Künstliche Intelligenz

💰 Series B im 2024-11

Healthcare • SaaS • Artificial Intelligence

CopilotIQ ist ein KI-gestütztes Gesundheitsunternehmen, das eine Plattform für die Fernüberwachung von Patienten und die klinische Betreuung für Menschen mit chronischen Erkrankungen, vor allem Diabetes und Bluthochdruck, anbietet. Das Unternehmen kombiniert eine KI-gesteuerte Analysesoftware (remoteIQ) mit tiefgehenden langfristigen Daten — Biomarkern, sozialen Determinanten der Gesundheit, Verhaltensdaten und Medikamententreue — um Mitglieder in Echtzeit zu überwachen, Frühwarnungen zu geben und personalisierte Interventionen durch in den USA zugelassene Pflegekräfte und klinische Teams zu ermöglichen. CopilotIQ vermarktet seine Lösung an Kostenträger (einschließlich Medicare-Advantage-Pläne) und betont messbare Ergebnisse wie Reduzierungen von Notaufnahmebesuchen, Krankenhauseinweisungen, hypoglykämischen und hyperglykämischen Ereignissen, Medikamentenreduktionen sowie hohe Bindungs- und Engagementmetriken. Das Unternehmen operiert außerdem unter HIPAA-Datenschutzbestimmungen und bietet Telemedizin-/Klinikdienste über angeschlossene medizinische Einrichtungen an.

Beschreibung

• Build features end to end for enrollment and sales teams, clinicians, and operations • Work closely with Product to shape, design, deliver, measure, and iterate on products • Integrate LLM models to improve clinical and member experiences • Work with Clinical, Sales, and other stakeholders to understand workflows and identify high-impact problems • Own product outcomes, including success metrics, solution design, delivery, measurement, and iteration • Build intuitive frontend experiences, reliable backend services, event-driven workflows, data flows, and third-party integrations • Make system design and broader architectural decisions covering data models, failure modes, scalability, and cost • Build with AI coding agents and ensure quality through specifications, acceptance criteria, tests, typed contracts, and careful review • Build AI-powered product features with structured outputs, evaluations, and safe fallback behavior • Protect patient data, maintain audit trails, use feature flags and progressive rollouts, and verify data accuracy • Monitor production services, respond to incidents, identify root causes, and improve reliability, observability, and performance • Participate in on-call rotations and incident response • Communicate decisions, tradeoffs, risks, and progress to engineers, stakeholders, and leadership

🎯 Anforderungen

• Extensive experience building production software, with real experience on both frontend and backend • A record of shipping user-facing features where you shaped the scope, not just implemented tickets • Clear communication with non-engineers, and comfort working directly with internal teams • Solid system design: data modeling, APIs, failure handling, observability, reliability, security by design • You test and monitor your own work, and you care when numbers are wrong • Regular use of AI coding assistants, and the judgment to know when not to trust them • 5+ years of professional software development experience, including significant time building and operating cloud-based production systems end to end • Demonstrated system design skills, including services, APIs, data models, and integrations that held up in production • Sustained, hands-on use of AI coding agents on a production codebase, with testing strategies, review practices, and quality guardrails • Experience shipping LLM-powered features using frontier models to production and operating them reliably, with evals and fallback behavior • Experience with prompt and context management, versioned prompts, retries, timeouts, fallbacks, and privacy-safe logging • Experience handling sensitive data securely, including access controls, encryption, and audit logging • Experience in a startup or similarly fast-moving environment where engineers take broad ownership • Bachelor’s degree in Computer Science, a related technical field, or equivalent practical experience • Strong frontend and backend experience across the stack • Experience with React, Go, Java with Spring Boot, or comparable backend technologies • Experience with AWS, including Lambda, SQS, DynamoDB, and API Gateway • Experience with MongoDB and Redis, or comparable data stores • Experience with Docker and Kubernetes • Experience with infrastructure as code, such as Terraform, AWS CloudFormation, or AWS CDK • Experience with logging, monitoring, alerting, and observability tooling • Experience with LLM provider APIs, structured outputs, function calling, tool use, streaming, rate limits, timeouts, provider errors, eval suites, tracing, and production quality monitoring • Experience with AI coding agents such as Claude Code, Cursor, or Codex, plus automated tests, typed interfaces, static analysis, and CI quality gates

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