招聘信息

前向部署工程师(中/高级)

Key takeaway: Hippocratic AI 正在招聘中级/高级前线部署工程师(Forward Deployed Engineer),负责在医疗系统中进行生产级 AI 部署。该职位要求候选人具备 3 年以上软件工程经验,熟练掌握 Python,拥有过硬的 LLM 框架使用经验(如 LangChain 和 LangSmith)。核心技术职责包括:设计和实施基于客户临床数据的检索增强生成(RAG)管道,在 Epic、Cerner、Athena 等电子健康记录系统中构建工具调用和 MCP(Model Context Protocol)集成架构。入职 90 天内需端到端完成首次 AI 部署并建立无异常的监控体系,12 个月内需交付多个 AI 智能体,并在实际临床工作流程中验证技术对患者疗效的提升。该远程岗位需约 25% 的时间前往美国各地客户现场出差,并需每季度前往 Menlo Park 总部。Hippocratic AI 是一家专注于医疗领域的 AI 公司,由 CEO Munjal Shah 联合创立,已从 a16z 等机构融资 4.04 亿美元(包括 1.26 亿美元的 C 轮融资,估值 35 亿美元),致力于构建全球首个以安全为核心的医疗大语言模型。

Key Takeaways
  1. 入职 90 天内必须完成首次端到端 AI 部署,建立能提前发现异常的监控体系。
  2. 12 个月内需交付多个 AI 智能体,并积累验证 AI 改善临床结果的可衡量证据。
  3. 核心技术栈包括使用 Python、LangChain、LangSmith 构建 RAG 管道和 MCP 工具调用架构。
  4. 目标系统集成为 Epic、Cerner、Athena 等电子健康记录系统及数据仓库。
  5. Hippocratic AI 已累计融资 4.04 亿美元,C 轮估值 35 亿美元,专注于医疗安全 LLM。
这不仅仅是一篇招聘启事,更是一份揭示“前线部署工程师”这一新兴 AI 岗位核心竞争力的实战蓝图。Hippocratic AI 作为获得 4 亿美元融资的医疗 AI 独角兽,对 FDE 提出了极高的复合型要求:不仅要懂 RAG、MCP 协议和 LangChain 开发,更要在 90 天内完成从 EHR 系统集成到生产上线的全流程闭环。对于追求技术落地、厌倦纯学术研究的工程师而言,这是一份极具挑战且能直接通过 AI 改变数万患者治疗体验的机遇。推荐所有关注 AI 应用层岗位变迁的技术管理者与工程师细读,以此校准自身在 LLM 运维、监控及客户部署方面的技能栈。

入职 90 天内必须完成首次端到端 AI 部署,建立能提前发现异常的监控体系。

—— 络石智能编辑部 · Editor's Pick

前向部署工程师(中/高级)

Hippocratic AI• 美国• 全职

发布于3天前• 航空航天工程

职位描述

关于此职位

职位使命

作为HAI的前向部署工程师,你将直接掌控那些从根本上改变医疗系统运作方式的AI部署。你将与客户紧密合作,构建、启动并运行生产环境中的对话式AI代理——设计能够处理真实临床工作流程并影响数千次患者互动的架构。这个职位之所以存在,是因为医疗机构已准备好大规模部署突破性的AI,他们需要一位世界级的AI工程师,能在现场构建可靠且创新的系统。

你将完成的任务

在90天内实现首个重大成果:你将完成首个AI部署的端到端掌控:设计并实施基于客户数据的RAG管道,构建工具调用和MCP集成,将我们的代理连接到客户系统(EHR、数据仓库、运营工具),实现零意外的生产上线,并建立能在客户之前捕获异常的监控系统。

在12个月内带来持久影响:你将为你所负责的医疗系统部署多个代理,构建可加速未来部署的可复用AI模式和框架,成为客户在解决最棘手AI问题时所信赖的技术合作伙伴,并生成可量化的证据,证明我们的代理能提高运营可靠性和临床结果——在生产医疗环境中验证我们的技术。

团队

你将与部署策略师、工程师和临床专家合作——与客户紧密配合,同时与我们核心AI团队保持直接联系。你将拥有高度的技术自主权和现场独立性,并能直接接触我们的产品、机器学习研究和工程领导层。这是一种交付真实系统、对结果负责并在问题演变成危机前解决它们的文化。

你的工作职责

设计和实施RAG管道,将对话式AI响应与客户的临床数据相结合,确保准确性、安全性和与医疗工作流程的相关性,同时管理检索延迟和数据治理。

构建工具调用和模型上下文协议(MCP)架构,使AI代理能安全地与客户系统交互——包括EHR(Epic、Cerner、Athena)、数据仓库和运营工具——优雅地处理错误并强制执行安全约束。

使用LangChain、LangSmith和现代AI框架开发生产级Python代码,实现高级LLM技术(RAG、提示工程、LLM作为评判者、链式思考推理),解决新颖的医疗AI问题。

执行端到端部署,包括基础设施设置、集成测试、生产监控配置、切换计划和上线执行——确保部署按时完成且无意外。

通过监控已部署的代理、快速响应事件、与客户合作排查问题以及实施修复措施,来监控并运营生产系统。

作为技术专家与客户合作,解释AI系统架构,帮助团队理解能力与局限性,并通过主动沟通和问题解决建立对解决方案的信心。

地点要求

这是一个远程职位,但需要频繁的现场办公。你必须有大约25%的时间在美国境内客户现场出差,以部署和支持医疗环境中的AI系统。此外,你每年需四次前往我们在Menlo Park的总部,进行战略规划、团队协调和技术协作。

基本资格

计算机科学、软件工程或相关技术领域的学士学位。

3年以上专业软件工程经验,具备扎实的Python基础和生产级软件开发经验。

有LLM框架(LangChain、LangSmith或类似工具)的实际使用经验,并深入理解现代LLM开发模式与最佳实践。

对LLM技术有深入专长,包括检索增强生成(RAG)、提示工程、工具调用、LLM作为评判者及相关高级模式。

有构建API、数据库或企业系统集成的实际经验;熟悉异步模式、错误处理和可靠性工程。

优先资格

有模型上下文协议(MCP)或类似框架用于工具集成和多系统编排的经验。

有医疗IT经验,包括EHR集成(Epic、Cerner、Athena)、FHIR、HL7或医疗数据标准。

有生产级DevOps或基础设施经验,包括设置监控、告警、日志记录和事件响应系统。

有在生产环境中部署AI系统或使用LLM的经验,能管理延迟、可靠性和运营复杂性。

在关键任务或安全关键系统中有经验,其中可靠性和错误处理是绝对必要的。

有初创或高增长科技公司背景,特别是在技术领导或自主管控角色方面。

我们的全面薪酬方案旨在奖励你的专业能力,包括有竞争力的基本工资和珍贵的股票期权。个人薪酬将根据你的专业经验、核心能力和地理位置等因素综合确定。

为什么加入Hippocratic AI

用AI重塑医疗,以安全为先。我们正在构建全球首个专注于医疗、注重安全的LLM——一个旨在全球范围内改变患者结果的突破性平台。这是一个创造全新品类的机会。

与塑造未来的人共事。Hippocratic AI由CEO Munjal Shah及一群来自El Camino Health、Johns Hopkins、华盛顿大学圣路易斯分校、Stanford、Google、Meta、Microsoft和NVIDIA的医生、医院领导者、AI先驱和研究人员共同创立。

获得全球领先医疗和AI投资者的支持。我们最近由Avenir Growth领投,以35亿美元估值筹集了1.26亿美元的C轮融资,总融资额达到4.04亿美元,参与方包括CapitalG、General Catalyst、a16z、Kleiner Perkins、Premji Invest、UHS、辛辛那提儿童医院、WellSpan Health、John Doerr、Rick Klausner等。

与医疗和AI领域最优秀的人一起构建。加入那些毕生致力于改善护理、推动科学进步并构建改变世界技术的专家团队——确保我们的平台强大、可信且真正具有变革性。

平等机会

Hippocratic AI是一家平等机会雇主。我们不以种族、肤色、宗教、国籍、性别、年龄、残疾、性取向、性别认同或表达、遗传信息、军人或退伍军人身份或任何其他适用法律保护的特征为由进行歧视。我们致力于打造一支反映我们所服务患者群体的团队。我们积极鼓励来自不同背景的候选人申请。如果你在招聘过程中需要住宿,请通过people@hippocraticai.com联系我们。

请注意防范冒充Hippocratic AI的招聘诈骗。所有招聘沟通将来自@hippocraticai.com电子邮件地址。我们绝不会在招聘过程中要求付款或敏感个人信息。

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FAQ

医疗 AI 领域的前线部署工程师需要具备哪些核心技术栈?
根据 Hippocratic AI 的招聘要求,医疗 AI 的前线部署工程师必须精通 Python 开发,熟悉 LangChain 和 LangSmith 等主流 LLM 框架。核心技能包括设计并实施检索增强生成(RAG)管道,以及构建 MCP(Model Context Protocol)工具调用架构,以便将 AI 智能体安全集成至 Epic、Cerner、Athena 等电子健康记录系统中。
Hippocratic AI 对 FDE 的入职考核标准是什么?
该公司为 FDE 设定了极高的交付标准:入职 90 天内,需完成对首个 AI 代理的端到端部署,包括搭建 RAG 管线、实现 EHR 系统的安全集成,并建立能先于客户发现异常的监控系统。入职一年内,需交付多个 AI 代理,积累可衡量的临床效果数据,并成为客户信赖的解决最棘手 AI 问题的技术专家。

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