Científico de Datos

Waymark es un equipo de proveedores de atención médica, tecnólogos y constructores cuya misión es llevar la mejor atención médica a las personas con beneficios de Medicaid. Guiados por las comunidades a las que servimos, ofrecemos apoyo y atención asistida por tecnología para ayudar a los proveedores de atención primaria a mantener saludables a los pacientes de Medicaid. Estamos construyendo las herramientas y diseñando un enfoque para permitir que la atención llegue a los pacientes que pueden beneficiarse más.

Nuestros valores fundamentales encarnan la esencia de lo que hace a Waymark un equipo único hoy, y lo que buscamos, cultivamos y sostenemos como equipo. Somos constructores audaces, creyendo que los mayores desafíos en la prestación de atención pueden resolverse cuando aprovechamos el poder de la comunidad y la tecnología. Somos aprendices humildes, buscamos retroalimentación y perspectivas diferentes a las nuestras, y aceptamos desafíos a nuestras conclusiones. Experimentamos para mejorar, buscando activamente datos para informar decisiones y para evaluar nuestro propio rendimiento. Actuamos con urgencia centrada, nuestro compromiso con nuestra misión nos impulsa a buscar incansablemente resultados.

Sobre este rol

En nuestro plan de ruta de ciencia de datos para 2024, estamos construyendo múltiples sistemas de IA impulsados por Modelos de Lenguaje Grande para mejorar la atención al paciente de Medicaid. El éxito depende de la participación activa de todos los científicos de datos, así como de otros interesados en el ciclo de vida del desarrollo del producto, incluyendo a nuestro líder de ciencia de datos, líderes de producto e ingeniería, y líderes clínicos/operacionales. El trabajo diario implicará la definición del problema y la documentación de los requisitos del producto, la implicación de los interesados, el diseño de la solución, la codificación, la revisión por pares, la evaluación de las herramientas, la evaluación de las métricas, la validación y, finalmente, la entrega de los productos de ciencia de datos de LLM para el uso clínico. Este rol senior exige una amplia colaboración con un trabajo práctico, desde la comprensión meticulosa del problema con los interesados, hasta la documentación de la solución, la mentoría a los científicos de datos junior, hasta la escritura diaria de código. Tu experiencia y conocimientos son fundamentales para dar forma a nuestro futuro en la ciencia de datos y para fomentar una cultura de equipo basada en la creatividad, la capacidad de recursos, el intercambio de conocimientos, la entrega oportuna, la responsabilidad, y un enfoque colectivo de 'todos a bordo'.

Nuestro proceso de entrevista incluye un examen de codificación y ciencia de datos en tiempo real, así como un examen en casa.

Responsabilidades

Documentar Requisitos Técnicos Detallados para los Sistemas de IA de LLM:

Crear especificaciones técnicas completas para varios sistemas de IA de Modelos de Lenguaje Grande (LLM), detallando la arquitectura, los algoritmos y las funcionalidades. Trabajarás en múltiples sistemas de IA de LLM, documentando sus requisitos, e interactuarás activamente con los científicos de datos junior para construir, guiar y asegurar la entrega a tiempo de soluciones de alta calidad.

Colaborar con el Líder de Ciencia de Datos para Organizar la Cronología de Entrega:

Trabajar estrechamente con el líder de ciencia de datos para desglosar las tareas del proyecto y establecer una cronología de entrega clara. Asegurar la alineación con los objetivos y plazos del proyecto.

Mentoría a Científicos de Datos Junior para Mejorar sus Habilidades:

Brindar orientación y tutoría a los científicos de datos junior, ayudándoles a desarrollar su experiencia técnica y habilidades para resolver problemas.

Codificación Práctica:

Participar diariamente en la codificación práctica [al menos 5-6 horas diarias], contribuyendo activamente al desarrollo e implementación de los sistemas de inteligencia artificial de LLM.

Cualificaciones Mínimas:

• Título de master en ciencia de datos o equivalente, con al menos 4 años de experiencia laboral en ciencia de datos específicamente en atención médica
• Competencia con Python, con un mínimo de 5 años de experiencia
• Experiencia práctica con las aplicaciones de aprendizaje automático, sumando más de 5 años de experiencia
• Familiaridad con las herramientas de AWS, especialmente SageMaker, con un mínimo de 3 años de experiencia
• Evidencia de habilidades en ciencia de datos como se indica por los repositorios de GitHub o equivalentes
• 2+ años de experiencia en procesamiento de lenguaje natural junto con experiencia usando herramientas de código abierto comunes para la construcción de productos LLM, como JumpStart, LangChain, Llama Index, HuggingFace, y otros modelos de LLM
• Sólidos antecedentes en la escritura de requisitos técnicos, con al menos 3 años de experiencia
• Habilidades demostradas de mentoría, con un mínimo de 2 años de experiencia en la mentoría de científicos de datos junior
• Experiencia de liderazgo en la gestión de varios proyectos de ciencia de datos, incluyendo el diseño técnico, desarrollo, y pruebas, con al menos 2 años de experiencia relevante

Cualificaciones Preferidas:

• Pruebas de 2-5 años de experiencia relevante en las aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

Salario: 166,000.00 - $205,000.00. La compensación dependerá de varios factores, incluyendo la ubicación del trabajo, formación, educación, y experiencia.

Beneficios y Otras Compensaciones: Seguro médico, visual, dental, seguro de vida básico, y opciones de acciones disponibles para el solicitante contratado. Los empleados también reciben veinte (20) días de vacaciones, acumulados a lo largo del año y trece (13) días festivos pagados durante el año calendario. Se dispondrá de dieciséis (16) semanas de permiso parental para los padres que dan a luz después de cumplir con éxito seis (6) meses de empleo, ocho (8) semanas de licencia de unión para los padres no gestantes. Los empleados pueden inscribirse en nuestro plan 401(k) y en el plan de beneficios para viajeros.