Staff Applied Scientist

Чем вам предстоит заниматься

Garner стремится к трансформации системы здравоохранения США, и мы — единственная компания с подтвержденным опытом, которая этим занимается. Мы сотрудничаем с работодателями, чтобы переосмыслить работу системы здравоохранения: применяем 550+ собственных клинических метрик по 80+ специальностям к набору данных более чем 320 млн пациентов, чтобы выявлять врачей с лучшими показателями, а затем используем убедительные стимулы, чтобы направлять участников к получению более качественной и быстрой медицинской помощи.

В результате мы получаем редкую ситуацию «win win» — улучшение качества медицинской помощи и снижение затрат как для участников, так и для работодателей. Всего за пять лет наша работа помогла более чем 2,5 миллионам человек получить доступ к более качественной медицинской помощи и сэкономила 1 миллиард долларов на расходах на здравоохранение. Недавно мы привлекли финансирование серии E и демонстрировали удвоение показателей в течение пяти лет подряд. Если вы когда-либо хотели, чтобы ваша работа решала проблему, затрагивающую каждого человека в этой стране, это именно та возможность. Вы присоединитесь к команде, которая фундаментально переосмысливает здравоохранение в США, и будет использовать ИИ для масштабирования этого воздействия быстрее и эффективнее, чем кто-либо другой.

О роли

Мы ищем выдающегося инженера-исследователя (Staff Applied Researcher) в нашу команду прикладной науки. Вы будете отвечать за создание алгоритмических систем, которые обеспечивают работу Garner — определяя, как мы оцениваем поставщиков медицинских услуг, делаем рекомендации и оптимизируем результаты по затратам, качеству и доступности.

Вы будете отвечать за преобразование неопределенных реальных проблем в системы, которые приносят измеримый результат, определяя целевые функции, метрики и логику, которые управляют нашим продуктом. Вы будете полностью владеть этими системами, от определения проблемы до внедрения в продакшн и постоянного мониторинга производительности.

Где вы будете работать

Эта должность предполагает работу в нашем офисе в Нью-Йорке (в Финансовом районе). Вы должны быть готовы работать в офисе 3 дня в неделю: во вторник, среду и четверг.

Что вы будете делать

• Полностью отвечать за самые неопределенные и ответственные проблемы, стоящие перед компанией, и определять, как команда подходит к их решению.
• Преобразовывать нечеткие ограничения реального мира и бизнес-ограничения в четкие цели, компромиссы и основы для принятия решений.
• Определять набор метрик, необходимых для оценки эффективности решения, и валидировать решения перед их выпуском.
• Выбирать правильный подход для каждой проблемы — от машинного обучения до оптимизации, эвристики или простых правил — исходя из реальных потребностей, и устанавливать стандарты того, как команда выбирает и применяет эти подходы.
• Добиваться алгоритмических прорывов, которые улучшают наиболее важные метрики компании, внедряя подходы, которые становятся стандартом прикладной науки в Garner.
• Проводить ревизию прикладной науки на самом высоком уровне по всей компании, обеспечивая обоснованность и правильность применения методов в разных командах.
• Глубоко изучить сферу здравоохранения и место Garner в ней.

Чтобы сделать роль более конкретной, вот три проблемы из нашей ближайшей дорожной карты:

Оптимизация ранжирования поставщиков медицинских услуг

Создать алгоритм ранжирования, который совместно оптимизирует географическую доступность и экономию общих затрат на медицинское обслуживание в нашей сети врачей. Целевая функция, ограничения и поверхность компромиссов — все это открытые вопросы проектирования.

ИИ-врач первичной медико-санитарной помощи

Доработать и внедрить в продакшн LLM-систему первичной медико-санитарной помощи на нашем веб-сайте, включая систему оценки, защитные механизмы и постоянный мониторинг качества, необходимые для безопасного выпуска продукта, связанного с медициной.

Модель вовлечения участников

Создать ML-систему, которая обрабатывает данные о претензиях и поведении в приложении, чтобы выбирать правильный канал и момент для каждого контакта — SMS, push-уведомление, телефонный звонок или электронное письмо — для влияния на поведение участников в сторону более качественной и менее затратной медицинской помощи.

Идеальный кандидат имеет:

• Более 6 лет отраслевого опыта работы в качестве инженера прикладной науки (Applied Scientist), инженера машинного обучения (Machine Learning Engineer), научного сотрудника (Research Scientist) или эквивалента; или более 4 лет отраслевого опыта работы с соответствующей степенью магистра или доктора наук (предпочтительно PhD).
• Склонность к действию, быстрое преобразование идей в рабочие прототипы для тестирования подходов.
• Сильные навыки решения прикладных задач, способность определять хорошие метрики и затем предоставлять решения, которые их улучшают.
• Признанный технический авторитет с суждением, позволяющим обеспечить обоснованность используемых в организации методов.
• Сильное суждение при выборе между статистическими моделями, эвристиками, подходами к оптимизации и более простыми алгоритмическими методами в зависимости от проблемы.
• Сильные коммуникативные навыки, в том числе на уровне руководства, с подтвержденным опытом достижения согласия в организации.
• Желание быть частью высокопроизводительной, ориентированной на миссию команды, которая действует с высокой степенью срочности, сильным чувством индивидуальной ответственности и приверженностью к честной обратной связи.

Что вы получите здесь

Вы будете работать над важными задачами в компании, которая стремится изменить систему здравоохранения в масштабе. Вы будете работать на стыке ИИ и системной реформы здравоохранения, где решаемые нами проблемы так же интересны и убедительны, как и сама миссия.

В Garner вы будете решать реальные, амбициозные задачи с реальной ответственностью и самостоятельностью, вместе с выдающимися людьми, руководствующимися принципами, которые искренне хотят, чтобы вы добились успеха. Это намеренно сложно. Вам предстоит расширить границы своих возможностей и получать постоянные консультации, которые помогут вам расти и выполнять лучшую работу в вашей карьере. Это подходит не всем, и это сделано намеренно. Люди здесь мотивированы тем, что поставлено на карту для реальных людей, и именно это придает нашей интенсивности цель.

Технологии, которые мы используем

Python, SQL, AWS, Snowflake, pandas, XGBoost, PyTorch, HuggingFace, современные инструменты LLM и фреймворки для оценки. Мы выбираем инструменты исходя из задачи, а не из резюме — привнесите свое суждение.

Почему эта роль

Это уникальная возможность работать над поисковыми задачами с высокой степенью воздействия в сфере здравоохранения, помогая формировать то, как участники находят лучшую медицинскую помощь с помощью алгоритмических систем, которые напрямую влияют на результаты лечения.

Прозрачность компенсации

Целевой диапазон базовой компенсации для этой должности составляет $260 000 – $382 000. Индивидуальная компенсация для этой роли будет зависеть от различных факторов, включая квалификацию, навыки и применимые законы. В дополнение к базовой компенсации, эта роль дает право на участие в нашей программе опционов на акции и конкурентоспособных планах льгот, включая, помимо прочего: гибкий PTO, варианты планов медицинского/стоматологического/оптического страхования, 401(k) с корпоративным соответствием, счета гибкого расходования средств, Teladoc Health и многое другое.

Уведомление о мошенничестве и безопасности

Обратите внимание на недавние попытки мошенничества при трудоустройстве. Наши рекрутеры используют исключительно домены электронной почты getgarner.com и garnerhealth.com. Если с вами связался кто-то, выдающий себя за рекрутера Garner или менеджера по найму, с другого домена, относительно потенциальной работы, пожалуйста, сообщите об этом в правоохранительные органы здесь и по адресу контакт рекрутера.

Равные возможности трудоустройства

Garner Health гордится тем, что является работодателем, предоставляющим равные возможности трудоустройства, и ценит разнообразие на рабочем месте. Мы не дискриминируем по признаку расы, религии, цвета кожи, национального происхождения, пола (включая беременность, роды, решения по репродуктивному здоровью или связанные с ними медицинские состояния), сексуальной ориентации, гендерной идентичности, гендерного самовыражения, возраста, статуса защищенного ветерана, статуса лица с ограниченными возможностями, генетической информации, политических взглядов или деятельности, или других применимых юридически защищенных характеристик.

Garner Health стремится предоставлять разумные приспособления для квалифицированных лиц с ограниченными возможностями в процессе подбора персонала. Если вам нужна помощь или приспособления в связи с ограниченными возможностями, вы можете связаться с нами по адресу контакт рекрутера.