Senior Applied AI Engineer

🕒 vor 26 Tagen

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Curai Health

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51 - 200 Mitarbeiter

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

🤖 Künstliche Intelligenz

💰 €27.500.000 Series B im 2020-12

Healthcare • Logistics • Artificial Intelligence

Curai Health ist ein Unternehmen, das umfassende virtuelle Lösungen für die Primärversorgung bietet und künstliche Intelligenz mit der Expertise von medizinischen Fachleuten integriert. Das Unternehmen zielt darauf ab, den Zugang zu kosteneffizienter Primärversorgung durch KI-unterstützte Technologie zu erweitern, um bessere Patientenergebnisse und mehr Gerechtigkeit im Gesundheitswesen zu fördern und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Curai Health unterstützt Krankenversicherungspläne, Gesundheitssysteme und Drittverwalter, indem es KI-verbesserte Software und Betreuungsteams einbindet, um die Bereitstellung von Pflegeleistungen und das Patientenmanagement zu optimieren. Ihre Plattform erleichtert personalisierte Primärversorgung, Notfallversorgung, Rezept- und Laboraufträge, Zustandsmanagement, Netzwerk-Navigation und Integration klinischer Arbeitsabläufe, alles mit dem Ziel, die Patientenerfahrung und Reichweite des Gesundheitswesens zu verbessern. Curai Health engagiert sich für den substanziellen Einsatz von KI, um die Effizienz und Effektivität im Gesundheitswesen zu steigern und sich als Partner für Organisationen zu positionieren, die ihre virtuellen Pflegemöglichkeiten verbessern möchten.

Beschreibung

• Lead the technical execution of complex AI initiatives, owning the design and delivery of solutions within a product or technical domain while partnering with senior engineers on broader architectural direction. • Design, build, train, evaluate and improve advanced machine learning and LLM-based systems for patient and provider-facing products (e.g., conversational AI, personalization, user understanding, clinical decision support, chronic care management). • Own problems end-to-end: scope the problem with clinicians and product partners, build datasets and evaluations, iterate on modeling, and ship to production with the right monitoring and guardrails. • Develop robust evaluation frameworks — offline benchmarks, human-in-the-loop review, online experiments — that give us confidence our models are safe, accurate, and improving over time. • Build and improve the platform that lets the team move quickly: data pipelines, training and inference infrastructure, prompt and model management, and tooling for clinical reviewers. • Partner closely with clinicians, product, and engineering to translate medical and operational requirements into ML problems and ship measurable improvements to patient and clinician experience. • Set technical direction for your area, mentor other engineers, and raise the bar on engineering and scientific rigor. The scope of leadership scales with seniority. • Stay close to the literature and the rapidly evolving AI ecosystem; bring back what is most useful for our patients and our team.

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree in Computer Science, Software Engineering, Math, or other related technical degree • 3+ years of hands-on engineering experience with 1+ years building and deploying machine learning systems including generative AI (LLMS), and a clear track record of impact. • Strong software engineering fundamentals and the ability to ship reliable, well-tested code in Python (or a comparable language) in a production environment. • Practical understanding of modern LLM techniques: prompting, retrieval-augmented generation, fine-tuning, evaluation, and the trade-offs between them. • Comfortability working with messy, real-world data and designing evaluations to know whether a system is actually working. • Strong written and verbal communication; ability to cross-collaborate with clinicians, product managers, and engineers across disciplines. • A bias toward action and ownership: you can take an ambiguous problem, drive it to a result, and bring others along. • Care for the mission. You want your work to translate into better health outcomes for real patients. • Nice to Have • Experience applying ML or LLMs in healthcare, life sciences, or another regulated, high-stakes domain. • Experience with clinical NLP, medical knowledge representation, or working with electronic health record data. • Experience building agentic systems, tool-using LLMs, in production. • Experience scaling ML infrastructure — training pipelines, distributed inference, evaluation platforms — for a small, fast-moving team. • Track record of technical leadership: setting direction across teams, mentoring engineers, or publishing influential work.

🏖️ Vorteile

• Comprehensive medical, dental, and vision coverage • Flexible spending plans • Generous and flexible Paid Time Off (PTO), floating holidays, and parental leave • 401k plan with employer matching • 100% remote — work from home