Senior Software Engineer, Applied AI

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🤠 Texas – Distant

🤠 Texas – Remote

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 13%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Post Acute Analytics

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51 - 200 employés

Fondée en 2014

🏥 Santé

☁️ SaaS

🤝 B2B

💰 Venture Round - Post Acute Analytics en 2025-09

Healthcare • SaaS • B2B

Post Acute Analytics est une entreprise technologique spécialisée dans le domaine de la santé, offrant une plateforme de gestion des soins post-aigus basée sur le cloud (Continuum of Care Suite™) ainsi qu'un service de conseil clinique pour offrir aux systèmes de santé une transparence totale sur les parcours des patients après les soins aigus. Leur plateforme, propulsée par "Anna™", propose la capture automatisée de données à partir de sources structurées et non structurées, des connexions en temps réel aux DME aigus et post-aigus, des analyses prédictives pour identifier les patients à haut risque, le suivi des patients et des alertes de déviation, ainsi que la création automatisée de parcours de soins pour soutenir la gestion de l'utilisation et des soins. PAA cible les contrats basés sur la valeur et le risque (Bundled Payments, ACOs, Medicare Advantage) et positionne ses solutions pour réduire les réadmissions, réduire le coût total des soins, et améliorer l'utilisation des services internes, offertes sous forme de solution SaaS/cloud avec intégrations et programmes partenaires.

Description

• Own a production clinical AI model end to end, including iteration, releases, accuracy, and production incident response • Collaborate with engineers and clinical team members to design and maintain evaluation systems that demonstrate model correctness • Partner with the clinical team on model audits and requirements • Translate clinical rules into system behavior and explain model output to clinical and product stakeholders • Evaluate and integrate new foundation models, including open-weight alternatives, balancing accuracy, latency, and cost • Act as the internal escalation point for client or clinician model issues and questions • Maintain runtime inference infrastructure with other engineers • Participate in Agile sprint planning, daily standups, backlog refinement, code review, and design discussions • Partner with Product, DevOps, InfoSec, and engineering teams to align development with business goals

🎯 Exigences

• 6 or more years of professional software engineering experience • Strong Python skills building and maintaining production services and pipelines • Demonstrated experience designing evaluations for AI systems • Practical depth in prompt and context engineering • Experience with Docker and Kubernetes • Experience with PostgreSQL or similar relational databases • Experience with event-driven architecture patterns such as Kafka • Strong collaboration skills with a team-oriented mindset • Demonstrated interest or experience in the health care industry • Excellent communication, including explaining model behavior and limitations to non-technical clinical and product stakeholders • Comfort with ambiguity • Ownership mindset with accountability for a production system • Passion for best practices and continuous improvement in software engineering and applied AI

🏖️ Avantages

• Competitive compensation commensurate with experience • 401K • Health, dental, and disability insurance • Flexible, results-oriented work schedule and time off • Platform for rapid career growth • Remote work arrangement • 0–5% travel for internal meetings or client interactions

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