Als leitender KI-Forscher (Staff AI Researcher) entwerfen und implementieren Sie Lösungen im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die darauf abzielen, die Gesundheit von Millionen von Menschen zu verbessern. Bei Aledade unterstützen wir Hausärztinnen und Hausärzte mit fortschrittlicher Technologie, um die Gesundheit ihrer Patientinnen und Patienten zu erhalten und vermeidbare Krankenhausaufenthalte zu reduzieren. Sie arbeiten eng mit den Teams für Technik und Datenanalyse zusammen, um KI in bestehende Produkte und Prozesse zu integrieren.

In dieser Rolle übernehmen Sie die Führung bei der Nutzung einer der größten medizinischen Datensammlungen – darunter Patientendaten, Diagnosen, Versicherungsansprüche und Verschreibungen. Sie erhalten die seltene Gelegenheit, KI-Modelle mit Daten von Millionen von Patientinnen und Patienten im ganzen Land zu trainieren, zu verfeinern und anzuwenden.

Hauptaufgaben:

– Training und Optimierung von Modellen unter Verwendung sowohl standardisierter als auch innovativer ML/KI-Methoden zur Lösung zentraler geschäftlicher Herausforderungen.
– Arbeit mit großen und komplexen Datensätzen sowie Durchführung fortgeschrittener und nicht-standardisierter Analysen zur Gewinnung von Erkenntnissen.
– Entwicklung funktionaler Proof-of-Concept-Lösungen, die Leistung, Skalierbarkeit und schnelle Einsatzfähigkeit in Einklang bringen.

Mindestanforderungen:

– Bachelor-Abschluss in Statistik, Data Science, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
– Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der statistischen Analyse.
– Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen, einschließlich Modellentwicklung, Hyperparameter-Optimierung, Feature Engineering und Validierung.
– Hintergrund in Epidemiologie, insbesondere im Bereich der Modellierung chronischer Erkrankungen.
– 5–7 Jahre Erfahrung in der Auswahl, Implementierung und Optimierung von ML-Tools und -Frameworks für groß angelegte Anwendungen.
– Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Python.
– Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit Deep Learning und großen Sprachmodellen.
– Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Arbeit mit verteilten Systemen und statistischen Tools wie Spark.
– Erfahrung im Umgang mit unvollständigen, verzerrten oder falsch gekennzeichneten Daten.
– Nachweislich wirkungsvolle Beiträge, z. B. durch Publikationen, Patente oder erfolgreiche großflächige KI-Implementierungen.

Bevorzugte Kenntnisse, Fähigkeiten und Kompetenzen:

– Promotion oder Masterabschluss in einem quantitativen Fach wie Informatik (mit Schwerpunkt KI/ML), Statistik, Operations Research, Volkswirtschaftslehre, Mathematik oder Physik oder gleichwertige praktische Erfahrung.
– Vertrautheit mit dem öffentlichen Gesundheitswesen, insbesondere wertorientierter Versorgung und Risikoadjustierung.
– Verständnis von Gesundheitstechnologien, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten und klinischer Datensysteme.
– Fähigkeit, komplexe Analysen verständlich für nicht-technische Zielgruppen zu kommunizieren.
– Erfahrung mit sicheren Systemen und dem Umgang mit sensiblen Daten.
– Kenntnisse in statistischen Tools wie R, SAS oder den Statistikbibliotheken von Python.
– Nachgewiesene Führungsqualitäten und Eigeninitiative.
– Erstautorenschaft bei Veröffentlichungen auf hochrangigen Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, ACL, JSM, KDD, EMNLP).
– Anerkennung bei Datenwettbewerben wie der ACIC Data Challenge oder auf Kaggle.

Körperliche Anforderungen:

– Fähigkeit, über längere Zeit zu sitzen und intensiv am Computer zu arbeiten. Gelegentliches Gehen und Heben kann erforderlich sein.