Brillio AI架构师、首席前线AI工程师 - 医疗健康
Key takeaway: 本文是数字技术服务提供商 Brillio 发布的一则高级招聘启事，职位为 AI 架构师兼首席前线 AI 工程师，专注于医疗保健领域。该远程职位位于美国新泽西州泽西市，旨在为一家美国最大的医疗支付方设计并扩展 AI 驱动的转型计划。核心职责包括与医疗保健高管和业务利益相关者合作，将复杂的业务挑战转化为可扩展的 AI 架构、技术战略和实施路线图。职位要求设计并构建基于生成式 AI、大语言模型、AI 代理、检索增强生成和智能自动化的企业级 AI 解决方案，并定义多代理架构、工作流编排和知识检索系统等 AI 解决方案模式。具体应用场景涉及理赔处理、事先授权、护理管理、提供商运营、会员服务和支付完整性等医疗保健业务转型。应聘者需具备 10 年以上软件工程或 AI 工程经验，并精通 Python、API、微服务和云平台（AWS、Azure、Google Cloud）。优先考虑具有前沿部署工程师经验、熟悉 LangGraph 或 CrewAI 等智能体框架，以及 HL7、FHIR 等医疗保健数据标准的候选人。
- Brillio 招聘 AI Architect 兼 Principal Frontline AI Engineer，专注于为美国最大医疗支付方设计 AI 驱动的转型计划。
- 核心职责是将复杂的医疗挑战转化为基于生成式 AI、LLM、AI 代理和 RAG 的可扩展 AI 架构。
- 要求候选人具备 10 年以上相关经验，且拥有丰富的 Python、云平台及企业级 AI 解决方案实战背景。
- AI 应用场景覆盖理赔处理、事先授权、护理管理、会员服务及支付完整性等关键医疗流程。
- 优先考虑具有 Forward Deployed Engineer（前线部署工程师）经验、熟悉 LangGraph/CrewAI 等智能体框架的候选人。
- 职位需要与高管、业务、临床及工程团队直接合作，推动企业成为 AI 原生组织。
这则来自 Brillio 的招聘启事是透视当前 AI 人才市场需求的绝佳切口。它绝非普通的 JD，而是清晰描绘了顶级企业级 AI 应用，尤其是“前线部署工程师”在高度专业的医疗领域所需的完整能力图谱。文章将 AI 架构师的战略视野与 FDE 的落地实战能力相结合，明确指出不仅要懂大模型、RAG 和智能体架构，更要能将技术转化为理赔处理、护理管理等具体业务的价值。对于正在规划职业路径的 AI 从业者、以及寻求构建高绩效 AI 团队的技术管理者而言，这份详细的职责与技能清单，无异于一份高价值的行业基准对标文件。
Brillio 招聘 AI Architect 兼 Principal Frontline AI Engineer，专注于为美国最大医疗支付方设计 AI 驱动的转型计划。
—— 络石智能编辑部 · Editor's PickBrillio AI架构师、首席前线AI工程师 - 医疗健康
关于Brillio的AI架构师、首席前线AI工程师 - 医疗健康岗位
Brillio · 远程 · 美国新泽西州泽西市
关于Brillio：
Brillio是增长最快的数字技术服务提供商之一，是众多财富1000强公司首选的合作伙伴，这些公司希望通过创新的数字采用将颠覆转化为竞争优势。Brillio以其世界级的专业人员（被称为“Brillians”）而闻名，其独特之处在于能够将前沿的数字和设计思维技能与对客户满意度的坚定奉献无缝结合。
Brillio自豪地成为雇主的首选，凭借其对当代、突破性技术和独家数字项目的持续专注，不断吸引最卓越和最有才华的人才。Brillio坚定不移地致力于为Brillians提供卓越体验并培养其全部潜力，这使其年复一年地获得“最佳工作场所®”认证。
角色简介：
我们正在寻找一位AI架构师 – 医疗健康AI转型，与美国最大的医疗健康支付方之一合作，设计和扩展AI驱动的转型计划。该角色处于AI架构、医疗健康运营、企业技术和业务转型的交汇点。AI架构师将直接与高管领导、业务利益相关者、临床和运营团队以及工程组织合作，识别高价值的AI机会，定义企业AI战略，设计解决方案，并指导从概念到生产的实施。该角色超越了传统架构。成功的候选人将把深厚的AI工程专业知识与医疗健康领域理解相结合，使用生成式AI、智能体AI、LLM和智能自动化重新设计业务流程，同时帮助组织实现AI原生。
主要职责：
• 直接与医疗健康高管、业务利益相关者、临床领导和技术团队合作，识别AI转型机会并定义AI驱动的解决方案。 • 将复杂的医疗健康业务挑战转化为可扩展的AI架构、技术策略和实施路线图。 • 设计和架构企业AI解决方案，利用生成式AI、大型语言模型（LLM）、AI智能体、检索增强生成（RAG）和智能自动化。 • 定义AI解决方案模式，包括多智能体架构、工作流编排、知识检索系统和企业AI集成。 • 领导AI解决方案开发，从发现和架构到原型设计、生产部署和优化。 • 设计AI赋能的工作流，以转变医疗健康运营，包括理赔处理、预先授权、护理管理、提供者运营、成员服务和支付完整性。 • 使用现代AI框架、云平台、API和企业数据生态系统构建并指导AI应用程序的实施。 • 与工程、数据科学、产品、安全和治理团队协作，确保可扩展、安全和负责任的AI采用。 • 建立AI架构标准、最佳实践、可重用框架和加速器，用于企业AI交付。 • 支持AI治理实践，包括模型监控、可解释性、安全性、合规性和负责任的AI实施。 • 与客户利益相关者主持技术研讨会、架构评审、高管演示和解决方案演示。 • 指导工程团队并使业务团队能够采用AI工具、工作流和AI原生运营模式。
所需技能和经验：
• 10年以上软件工程、AI工程、机器学习、企业架构或数字化转型经验。 • 在企业环境中设计和实施生成式AI和AI/ML解决方案的实践经验。 • 对大型语言模型（LLM）、AI智能体、提示工程、RAG架构和AI应用模式有深入理解。 • 从概念到部署设计和交付生产级AI解决方案的经验。 • 扎实的软件工程背景，精通Python、API、微服务和基于云的应用程序开发。 • 设计AI工作流、编排模式、工具集成和企业AI架构的经验。 • 使用云AI平台（如AWS、Microsoft Azure或Google Cloud Platform）的经验。 • 能够将业务需求转化为技术架构，并向技术和高管受众传达解决方案。 • 在咨询或企业环境中直接与业务利益相关者、客户或跨职能团队合作的经验。 • 具备AI治理、安全性、监控、评估框架和负责任AI实践的经验。 • 医疗健康行业经验，了解支付方/提供者工作流、医疗健康运营和监管环境。 • 了解医疗健康合规要求，包括HIPAA和医疗健康数据隐私。
加分项：
• 有AI架构师、前线部署工程师、解决方案架构师或咨询架构师经验。 • 使用LangGraph、LangChain、CrewAI、AutoGen或Semantic Kernel等框架构建智能体AI系统的经验。 • 使用Claude（Anthropic）、OpenAI、Gemini或其他企业LLM平台的经验。 • 开发医疗健康AI解决方案的经验，涉及：o 理赔处理和裁定 o 预先授权 o 利用率管理
o 护理管理 o 成员/提供者参与 o 收入周期管理 o 支付完整性
• 熟悉医疗健康数据标准，包括HL7、FHIR、ICD-10、CPT和理赔数据结构。 • 具有检索增强生成（RAG）、向量数据库、嵌入和企业搜索解决方案的经验。 • 将AI解决方案与Salesforce、ServiceNow、Epic或医疗健康工作流系统等企业平台集成的经验。 • 创建可重用AI加速器、参考架构和企业AI框架的经验。 • 支持业务和工程团队采用、赋能和培训AI的经验。 • 在需要安全性、治理和可审计性的高度监管行业工作的经验。
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