Principal GenAI Platform Engineer

🕒 vor 18 Tagen

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $179.000 - $199.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🏗️ Plattformingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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PointClickCare

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1001 - 5000 Mitarbeiter

⚕️ Krankenversicherung

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

💰 Secondary Market im 2022-03

Healthcare Insurance • SaaS • Enterprise

PointClickCare ist ein Anbieter von cloudbasierten Softwarelösungen, der sich auf die Verbesserung der Zusammenarbeit im Gesundheitswesen und der finanziellen Stabilität konzentriert. Das Unternehmen bietet eine umfassende Plattform, die Pflegeteams mit wichtigen Daten verbindet und so nahtlose Patientenübergänge und bessere Behandlungsergebnisse ermöglicht. Durch die Optimierung der Abläufe in Pflegeeinrichtungen, Seniorenwohnanlagen und anderen Gesundheitsdienstleistern trägt PointClickCare dazu bei, Ineffizienzen zu reduzieren, Medikamentenbestellungen zu verwalten, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und die finanzielle Leistung zu verbessern. PointClickCare fördert zudem Innovationen und Qualitätsverbesserungen im Gesundheitswesen durch integrierte Pflegekoordination und umsetzbare Einblicke in Datensilos.

Beschreibung

• Design, build, and maintain the core infrastructure layer supporting GenAI products, including model gateways, prompt/versioning stores, vector databases, and LLM evaluation tools. • Implement secure access controls and authentication mechanisms integrated by default into the AI platform components. • Develop and manage observability, monitoring, and logging solutions for GenAI workloads and infrastructure. • Collaborate closely with product and engineering teams to integrate GenAI infrastructure with agent frameworks, and downstream applications. • Optimize infrastructure for scalability, high availability, cost efficiency for production workloads.

🎯 Anforderungen

• Extensive experience building and maintain AI platform infrastructure, Kubernetes, and container security. • Demonstrated expertise in observability, and monitoring frameworks, with a focus on real-time performance (i.e: experience with OpenTelemetry, MLFlow). • Experience with AI infrastructure components such as vector databases, prompt/versioning stores, and AI IDEs. • Familiarity with vLLM, SGLang or similar framework to host LLM inference workloads. • Experience with CI/CD pipelines and automation for AI model deployment and platform operations • Strong knowledge of authentication and authorization frameworks integrated into AI platforms.