Lead Intelligent Solutions Engineer - Remote US

О позиции

Sarah Cannon Research Institute (SCRI) — одна из ведущих организаций в области онкологических исследований, проводящая клинические испытания в сообществе с фокусом на развитие терапий для пациентов уже более 30 лет. В 2022 году SCRI объединилась с former US Oncology Research для расширения доступа к клиническим испытаниям по всей стране. Научная сеть включает более 1,300 врачей, которые направляют пациентов в испытания в более чем 200 локациях в 20+ штатах США. Мы ищем мотивированных кандидатов, готовых внести вклад в борьбу с раком и улучшение результатов лечения пациентов по всему миру.

Чем заниматься

• Разработка и поддержка решений ИИ и интеллектуальной автоматизации: промпты, библиотеки, LLM-агенты, чатботы, автоматизированные рабочие процессы
• Руководство быстрым прототипированием и экспериментами; перевод успешных пилотов в масштабируемые производственные решения
• Обеспечение технической надёжности развёрнутых решений: мониторинг, отладка, оптимизация производительности
• Построение интеграций с корпоративными платформами через API, сервисы, конвейеры данных и инструменты оркестрации
• Проектирование архитектуры решений ИИ end-to-end, принятие архитектурных решений
• Стандартизация паттернов решений: архитектура агентов (RAG, tool calling, multi-agent orchestration), дизайн потока данных
• Управление доставкой проектов с метриками ценности, критериями успеха и таймлайнами
• Идентификация технических рисков, компромиссов и зависимостей
• Внедрение высокоэффективных корпоративных кейсов ИИ и автоматизации в здравоохранении
• Перевод нечётких бизнес-проблем в готовые к production решения ИИ
• Обеспечение соответствия решения стандартам корпоративного управления ИИ, этическим принципам ИИ и политикам компании
• Проектирование secure-by-default решений с документацией, отслеживаемостью, мониторингом
• Предотвращение рисков конфиденциальности данных, контроля доступа, поведения моделей, галлюцинаций, смещения, устойчивости операций
• Апелляция ИИ-возможностей across организации: взаимодействие с бизнес-стейкхолдерами, демонстрация ценности
• Создание технической документации, пользовательских руководств, SOP
• Руководство hands-on enablement sessions, workshops и knowledge transfer
• Техническое менторство и формирование лучших практик в ИИ и автоматизации

Что ждут

• Бакалавр обязателен, магистр предпочтителен
• Минимум 7 лет опыта в машинном обучении
• Доказанный опыт доставки сложных production-grade решений ИИ и автоматизации как hands-on builder
• Глубокое мастерство prompt engineering и применения GenAI к корпоративным рабочим процессам
• Сильные навыки программирования (Python и/или JavaScript) с опытом API, трансформации данных, version control, deployment
• Опыт построения agentic AI решений: RAG архитектуры, фреймворки оркестрации, patterns tool-calling
• Опыт с Microsoft AI ecosystem tools (Copilot Studio, Power Platform, Azure AI / Azure OpenAI) сильно предпочтителен
• Способность быстро прототипировать при соблюдении enterprise-grade безопасности, надёжности и governance
• Опыт работы senior end-to-end AI solution architect с сохранением hands-on подхода
• Комфорт в управлении амбивалентными, высокопрофильными инициативами с минимальным direction
• Сильные навыки влияния на стейкхолдеров, alignment technical decisions с business outcomes
• Опыт трансляции концепций в shipped, adopted, enterprise решения
• Опыт работы в regulated, compliance-driven средах (здравоохранение, life sciences, clinical research)")

Будет плюсом

• Опыт в здравоохранении, биологических науках или клинических исследованиях
• Доставка решений в regulated, compliance-driven окружениях
• Опыт интеграции ИИ-ассистентов в корпоративные системы
• Знание принципов этичного ИИ и корпоративной политики в healthcare

Условия

• Возможность работать в одной из крупнейших общинных онкологических программ мира
• Мотивационная миссия — улучшение результатов лечения пациентов с раком
• Работа с передовыми исследованиями и технологиями в oncology
• Возможность масштабирования production-ready ИИ-решений на уровне всего предприятия
• Hands-on лидерская роль с архитектурной ответственностью
• Результат измеримого влияния на продуктивность, качество, time-to-value бизнес-процессов
• Участие во внутреннем Evangelism и Enablement ИИ-возможностей
• Работа с корпоративным окружением McKinsey уровня (McKesson)
• Удалённая работа по территории США

Навыки

• Python
• JavaScript
• Prompt Engineering
• Large Language Models
• Generative AI
• RAG
• Agent Orchestration
• Tool Calling
• APIs
• Data Pipelines
• Workflow Automation
• Azure OpenAI
• Azure AI
• Copilot Studio
• Power Platform
• Machine Learning
• MLOps
• CI/CD
• Version Control
• Docker
• Cloud Infrastructure
• Security & Compliance
• Stakeholder Management

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите ваш подход к проектированию агента с использованием RAG и инструмент вызова для задачи обработки документов в здравоохранении.
2. Как вы обеспечиваете соответствие разрабатываемых ИИ-решений требованиям регулирования и безопасности в контролируемой среде?
3. Приведите пример перехода от прототипа к production-scale решению. Какие сложности встретились и как вы их решили?
4. Как вы балансируете между необходимостью быстрого прототипирования и требованиями enterprise-grade надёжности?
5. Как вы измеряете успех внедрённых ИИ-решений и доказываете ценность для бизнеса?