Senior DevOps Automation Engineer (Remote Opportunity)

О позиции

Вы будете участвовать в разработке и валидации AI-powered функционала суммаризации медицинской информации пациентов в рамках платформы Clinical Decision Support. Работа над критически важным проектом для Department of Veterans Affairs, где от качества тестирования зависит точность клинических решений и безопасность пациентов. Требуется резидент континентальной части США и возможность получения правительственной Security Clearance.

Будет плюсом

• Опыт поддержки VA healthcare systems, включая JLV или подобные clinical viewer приложения
• Знание USCDI и требований healthcare interoperability
• Знакомство с healthcare terminology (SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ICD)
• Опыт валидации AI/ML-enabled healthcare решений
• Опыт работы с AI-powered testing платформами (GitHub Copilot, Microsoft Copilot, Testim, Functionize, Mabl)
• Опыт создания autonomous или semi-autonomous AI testing workflows
• Понимание prompt engineering и AI evaluation methodologies для software QA
• Знание accessibility и usability testing в healthcare средах
• Опыт работы в Agile, DevSecOps и cloud-native development средах
• Экспозиция к healthcare data analytics и modernization initiatives в federal healthcare agency

Условия

• Работа 100% Remote (континентальная часть США)
• Medical/Dental/Vision страховые пакеты
• 401k с Employer Match
• PTO + Federal Holidays
• Корпоративный ноутбук
• Возможности обучения и развития
• Участие в важном федеральном проекте по модернизации здравоохранения США

Навыки

• C-CDA
• FHIR
• SMART on FHIR
• XML
• Clinical Document Architecture
• Healthcare Interoperability
• Test Automation
• API Testing
• CI/CD
• DevSecOps
• Agile
• AWS
• Azure
• Kubernetes
• Docker
• Python
• JavaScript
• SQL
• JIRA
• Confluence
• Selenium
• Appium
• JMeter
• LoadRunner
• AI Validation
• Generative AI
• LLM Evaluation
• Prompt Engineering
• Defect Management
• Quality Assurance
• UAT
• Regression Testing
• Performance Testing

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите ваш опыт работы со стандартами C-CDA при тестировании клинических документов. Как вы валидируете структуру XML и семантику записей?
2. Как вы подходите к тестированию AI-генерируемого медицинского контента? Какие метрики используете для оценки точности, полноты и отсутствия галлюцинаций?
3. Расскажите о вашем опыте построения automated test frameworks для API и UI компонентов медицинских приложений. Какие инструменты предпочитаете и почему?
4. Как вы обеспечивате compliance с HIPAA и другими healthcare security requirements при разработке тестовых сценариев и работе с реальными данными пациентов?
5. Приведите пример сложности, с которой вы столкнулись при интеграционном тестировании системы clinical decision support. Как решали проблему?