AI Full stack Software Engineer

Должность: AI Full stack Software Engineer Местоположение: 4 локации

Местоположение: США, Огайо, Колумбус Местоположение: США, Джорджия, Атланта Местоположение: Атланта, Джорджия, США - 2 National Data Plaza NE (8821) Местоположение: Альфаретта, Джорджия, США - 1110 Sanctuary (C099) Рабочее место: Гибрид Занятость: Полный рабочий день

Mckesson — влиятельная компания из списка Fortune 10, которая затрагивает практически все аспекты здравоохранения. Мы известны тем, что предоставляем аналитические данные, продукты и услуги, которые делают качественную медицинскую помощь более доступной и недорогой. Здесь мы заботимся о здоровье, счастье и благополучии вас и тех, кому мы служим – мы заботимся.

Ваша работа в McKesson имеет значение. Мы создаем культуру, в которой вы можете расти, оказывать влияние и получать возможность предлагать новые идеи. Вместе мы будем процветать, формируя будущее здравоохранения для пациентов, наших сообществ и наших сотрудников. Если вы хотите быть частью здравоохранения завтрашнего дня уже сегодня, мы хотим услышать от вас.

Мы ищем высококвалифицированного и мотивированного AI Full Stack Software Engineer, чтобы присоединиться к нашей инновационной команде в CMM. В этой роли вы будете играть ключевую роль в проектировании, разработке и развертывании комплексных решений на базе ИИ, которые улучшают наши медицинские продукты и услуги. Вы будете работать над всем стеком, от пользовательских интерфейсов до интеграции моделей ИИ и конвейеров данных на стороне сервера.

Обязанности

• Разработка и поставка корпоративных программных приложений корпоративного уровня на базе ИИ.
• Создание масштабируемых приложений, интегрирующих большие языковые модели (LLM) и другие инструменты ИИ (например, распознавание голоса, парсинг документов, парсинг изображений, преобразование текста в речь, RAG) в новые и существующие кодовые базы.
• Проектирование и оптимизация конвейеров данных и наборов данных для разработки и тестирования систем ИИ.
• Объяснение современных концепций ИИ (LLM, векторные базы данных и т. д.) нетехнической аудитории.
• Итеративная разработка эффективных подсказок (prompts) для максимизации производительности LLM и реализация стратегий кэширования подсказок.
• Поддержка библиотек подсказок и бенчмаркинг производительности.
• Тонкая настройка и обслуживание моделей семейства GPT, Llama.
• Разработка ИИ-агентов Semantic Kernel.
• Прототипирование копалот-опыта и автономных рабочих процессов.
• Полное документирование всей работы как на уровне кода, так и на уровне приложений.
• Способность учиться и адаптироваться в изменяющейся среде.
• Сотрудничество с другим персоналом и внешними заинтересованными сторонами в крупных проектах.
• Должен быть увлеченным созданием решений и решением сложных задач.

Приоритет будет отдан кандидатам, проживающим в столичных районах Атланты, Джорджия, и Колумбуса, Огайо.

В настоящее время и в будущем мы не можем предоставить спонсорскую поддержку для этой должности.

Минимальные квалификации

• Минимум 2 года опыта разработки программного обеспечения.
• Минимум 2 года опыта разработки приложений с улучшенным ИИ с использованием LLM, голосовых, изображений или речевых моделей.
• Степень бакалавра в области компьютерных наук или смежной инженерной дисциплины, или эквивалентный опыт

Ключевые навыки

• Оценка и оптимизация систем ИИ: Опыт работы с метриками чувствительности (precision, recall, F1-score, AUC-ROC) и MLOps для масштабируемого, экономически эффективного развертывания ИИ.
• Разработка RAG: Опыт создания систем RAG с нуля или с использованием LangChain/LlamaIndex, с применением векторных баз данных для контекстно-зависимых LLM-приложений.
• Оптимизация затрат на LLM: Опыт управления затратами на LLM (ценообразование токенов, частота ввода/вывода) посредством кэширования подсказок, пакетирования и квантования.
• Знание LLM: Глубокое понимание достижений LLM (GPT-3.5 против GPT-4 против o1/"мыслящих" моделей) для обоснованного выбора и настройки моделей.
• Исключительные аналитические навыки для извлечения действенных выводов из данных.
• Опыт использования инструментов кодирования ИИ (например, Github Copilot, Cursor, Codeium/Windsurf).
• Владение Python и связанными с ИИ библиотеками Python, такими как openai, tensorflow, pytorch.
• Опыт работы в сфере здравоохранения, перевод клинических/бизнес-потребностей в ИИ-решения.
• Владение созданием веб-приложений Node.js (например, Express.js).
• Опыт работы с облачными платформами (AWS/GCP/Azure).
• Эффективные коммуникативные навыки для сотрудничества с техническими командами, командами DevOps и управления продуктами.
• Опыт работы с Git, Docker и Kubernetes.

Мы гордимся тем, что предлагаем конкурентоспособный компенсационный пакет в McKesson в рамках нашей программы Total Rewards. Это определяется рядом факторов, включая производительность, опыт и навыки, справедливость, регулярные оценки рынка труда и географические рынки. Указанный ниже диапазон заработной платы соответствует философии оплаты труда McKesson, и оплата всегда будет соответствовать применимым нормативным актам. Помимо базовой заработной платы, могут предлагаться другие виды вознаграждения, такие как ежегодный бонус или возможности долгосрочного стимулирования. Дополнительную информацию о преимуществах в McKesson можно найти здесь.

Наш диапазон базовой заработной платы для этой должности