Senior AI Context Engineer

🕒 vor 7 Tagen

🐻 Alaska, California, +11 weitere Bundesländer – Remote

🐻 Alaska – Remote 🏄 California – Remote ⛰️ Colorado – Remote 🦌 Connecticut – Remote 🌺 Hawaii – Remote 🦞 Maine – Remote 🦬 Montana – Remote 🗽 New York – Remote 🌲 Oregon – Remote 🔔 Pennsylvania – Remote 🍁 Vermont – Remote ☕ Washington – Remote 🦬 Wyoming – Remote

💵 $124.666 - $157.710 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

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GEHA Health

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 1937

🏥 Gesundheitswesen

🛡️ Versicherung

⚕️ Krankenversicherung

Healthcare • Insurance • Healthcare Insurance

GEHA Health ist eine große Leistungsgesellschaft, die sich der Betreuung von Bundesangestellten, Rentnern und ihren Familien widmet. Gegründet 1937 von Postarbeitern, bietet GEHA eine umfassende Palette von Gesundheits- und Zahnplänen, einschließlich FEHB- und PSHB-Optionen, sowie zusätzliche Leistungen wie Fitnessstudio-Mitgliedschaften, Sehhilfen und Wellness-Prämien. Mit einem Netzwerk von 1,7 Millionen Anbietern landesweit und umfangreicher Abdeckung von verschreibungspflichtigen Medikamenten, legt GEHA Wert auf die Reinvestition von Gewinnen zur Verbesserung der Mitgliedererfahrung und zur Unterstützung der Gesundheit der Bundesbelegschaft. Ihre Pläne umfassen Medicare Advantage-Optionen und ein robustes Telemedizin-Angebot, um sicherzustellen, dass ihre Mitglieder die bestmögliche Pflege und Abdeckung erhalten.

Beschreibung

• Turn raw, structured and unstructured enterprise information—such as policy documents, brochures, and clinical records—into accurate, high-quality context for AI applications • Focus on the quality, semantic structuring, and retrieval accuracy of data consumed by G.E.H.A’s AI solutions • Own the extraction, document chunking, vector indexing, and RAG retrieval mechanics that power G.E.H.A’s AI tools • Establish data enrichment, retrieval, and evaluation frameworks that ensure AI agents have fast, secure, and compliant access to business context

🎯 Anforderungen

• 5+ years of experience in backend software engineering, applied machine learning/search, or data-centric application development • 1–2 years of hands-on experience specifically optimizing AI and RAG architectures, prompt context strategies, and vector retrieval pipelines for LLM applications • Advanced proficiency in Python and SQL • Familiarity with modern orchestration tools (e.g., Airflow, Prefect, Temporal) • Deep experience using parsing frameworks (e.g., LlamaIndex, Unstructured.io, LangChain document loaders) • Hands-on experience working with vector databases, embeddings, and semantic search platforms (e.g., Pinecone, pgvector, Weaviate, Qdrant, Azure AI Search) • Familiarity with RAG and LLM context evaluation frameworks (e.g., Ragas, TruLens, Arize Phoenix) • Practical experience handling sensitive healthcare data (PHI/PII) within high-compliance software environments

🏖️ Vorteile

• Competitive pay/salary ranges • Incentive plan • Health/Vision/Dental benefits effective day one • 401(k) retirement plan: company match – dollar for dollar up to 4% employee contribution (pretax or Roth options) plus a 6% annual company contribution • Robust employee well-being program • Paid Time Off • Personal Community Enrichment Time • Company-provided Basic Life and AD&D • Company-provided Short-Term & Long-Term Disability • Tuition Assistance Program