招聘信息

外勤部署工程师

Key takeaway: Hippocratic AI 正在招聘一名远程 Forward Deployed Engineer(FDE),该岗位是 AI 部署的技术负责人,将作为核心贡献者参与其面向医疗领域的 agentic AI 平台建设。该角色要求与部署策略师及客户紧密合作,构建直接影响医疗运营的真实生产系统,并对端到端系统可靠性负责。核心技术栈包括 Python、LangChain、LangSmith 等框架,以及 RAG、LLM-as-judge、工具调用和模型上下文协议(MCP)等先进 LLM 技术。FDE 的主要职责涵盖 AI 创新与问题解决、RAG 管道实现、工具与 MCP 架构搭建、使用现代 AI 框架进行 Python 开发、基础设施与部署管理,以及生产监控与支持。候选人需具备 3-5 年软件工程经验、扎实的 Python 基础,并深入理解现代 LLM 开发模式。Hippocratic AI 是一家专注于医疗领域安全大语言模型的公司,由 CEO Munjal Shah 联合来自 El Camino Health、Johns Hopkins、Stanford、Microsoft、Google 和 NVIDIA 的医生及 AI 研究员共同创立,已获得总计 4.04 亿美元融资,投资方包括 CapitalG、Andreessen Horowitz(a16z)、General Catalyst 和 Kleiner Perkins 等顶级机构。公司强调这是一次定义 LLM 代理如何与医疗系统交互的类别创造机会。

Key Takeaways
  1. Hippocratic AI 的 Forward Deployed Engineer (FDE) 是 AI 部署的技术负责人,负责构建与客户生产系统(如 EHRs、数据仓库)可靠连接的 AI 集成,并确保临床运营不受影响。
  2. 核心技术要求包括 Python 开发、LangChain/LangSmith 框架经验,以及 RAG、LLM-as-judge、提示工程和工具调用/MCP 架构的深入应用能力。
  3. 该岗位要求 3-5 年软件工程经验、计算机科学学士学位,并优先考虑具有医疗 IT(如 FHIR、HL7)背景或生产环境 DevOps 经验的候选人。
  4. Hippocratic AI 专注于医疗安全大语言模型,由 Munjal Shah 联合来自斯坦福大学、约翰霍普金斯大学、微软、谷歌和 NVIDIA 的专家共同创立。
  5. 公司已获得总计 4.04 亿美元融资,投资方包括 CapitalG、Andreessen Horowitz (a16z)、General Catalyst、Kleiner Perkins 以及多家战略医疗系统投资者。
  6. 该远程职位强调类别创造,要求工程师定义 LLM 代理如何安全地与医疗系统交互,并在此过程中编写行业实践手册而非遵循既有模式。
这是一份非常能代表当前 AI 行业顶级需求风向的工作描述。Hippocratic AI 作为医疗大模型领域融资超 4 亿美元的明星公司,对 Forward Deployed Engineer 的定义远超传统的解决方案架构师或实施顾问。岗位明确要求掌握 RAG、MCP 及 LLM-as-judge 等前沿模式,并直接参与生产环境的所有权和系统可靠性保障。对于希望在垂直行业(特别是高度监管且极度依赖数据整合的医疗领域)中深耕 AI 工程化的工程师来说,这份 JD 是一张极具参考价值的能力清单。它不仅透露了顶级 AI 创业公司的现实技术栈偏好(LangChain/LangSmith),也再次印证了“既能深入客户场景解决难题,又能编写生产级代码”的三栖人才,正在成为推动大模型落地的最稀缺资源。

Hippocratic AI 的 Forward Deployed Engineer (FDE) 是 AI 部署的技术负责人,负责构建与客户生产系统(如 EHRs、数据仓库)可靠连接的 AI 集成,并确保临床运营不受影响。

—— 络石智能编辑部 · Editor's Pick

外勤部署工程师

Hippocratic AI• 美国 • 远程 • 全职

职位描述

外勤部署工程师 (FDE)

外勤部署工程师是AI部署的技术负责人。你将是我们智能体AI平台的核心贡献者。这是一个高所有权的角色,你需要与部署策略师和客户紧密合作,构建直接影响医疗运营的真实生产系统。你需要是一名强大的软件工程师,喜欢在客户环境中工作,并承担端到端系统可靠性的责任。

你具备Python软件开发的专业知识,有使用LangChain和LangSmith等框架的经验,深入理解LLM技术,如RAG、LLM作为裁判、MCP/工具调用。

成功的样子

  • AI创新:你利用你在AI工程方面的专业知识,解决医疗保健领域对话式AI的前沿问题,应用RAG、工具调用和先进的LLM技术应对新颖的客户挑战。
  • 客户问题解决:你通过密切监控和主动沟通及早发现问题,通常在问题影响临床运营之前就解决它们。
  • 可靠的AI系统:你构建的集成能够可靠地连接到客户系统(EHR、数据仓库、运营工具),优雅地处理错误并监控异常。
  • 平稳部署:你执行部署计划毫无意外——基础设施就绪,集成经过测试,切换计划并专业执行。
  • 生产环境所有权:你监控已部署的系统,快速响应事件,并推动运营改进,使智能体平稳运行。
  • 技术伙伴关系:你帮助客户理解AI系统架构,协作调试问题,并建立他们对解决方案的信心。

核心职责

  • AI创新与问题解决 – 识别客户挑战,并使用先进的LLM技术(RAG、工具调用、LLM-as-judge)设计AI解决方案;实施医疗AI问题的新颖方法。
  • RAG流水线实现 – 设计并实现检索增强生成流水线,将LLM响应扎根于客户数据,确保准确性和临床相关性。
  • 工具与MCP架构 – 实现工具调用架构和模型上下文协议(MCP)连接,使智能体能够安全地与客户系统交互。
  • Python AI开发 – 使用LangChain、LangSmith和现代AI框架构建生产级Python代码,创建可靠的AI系统。
  • 基础设施与部署 – 设置安全、受监控的生产环境;管理部署和上线活动。
  • 生产监控与支持 – 监控已部署系统,响应事件,与客户一起排查问题,实施修复。

你带来什么

必备条件

  • 3-5年软件工程经验,具有扎实的Python基础和开发生产级软件的经验。
  • 具备LLM框架(LangChain、LangSmith)的实践经验,并理解现代LLM开发模式。
  • 深入理解LLM技术:RAG、提示工程、工具调用、LLM-as-judge及相关模式。
  • 有构建与API、数据库或企业系统集成的经验;熟悉异步模式和错误处理。
  • 来自顶尖大学的计算机科学(或相关领域)学士学位。

加分项

  • 有模型上下文协议(MCP)或类似工具集成方法的经验。
  • 医疗IT经验(EHR集成、FHIR、HL7、医疗数据标准)。
  • 生产DevOps或基础设施经验;能够设置监控和事件响应。
  • 有在生产环境中部署AI系统或使用LLM的经验。

为什么选择Hippocratic AI

  • 你在AI原生的医疗保健领域进行创新。你不是在构建传统的集成——你在解决医疗保健对话式AI的前沿问题。你设计的每一个RAG流水线,实现的每一个工具调用模式,发现的每一个LLM优化,都贡献于医疗保健转型。
  • 你与来自Google、Meta、Microsoft、NVIDIA、Johns Hopkins、Washington University、Stanford的世界级AI工程师和临床专家共事。你将与更聪明的人一起解决更难的AI问题。你在这里的AI专业知识增长速度几乎超过任何地方。
  • 获得了来自顶级AI和医疗投资者——CapitalG、a16z、General Catalyst、Kleiner Perkins,以及战略医疗系统投资者的4.04亿美元支持。这验证了该类别,并为你提供了资源,让你专注于创新,无需担心资金问题。
  • 这是品类的创造。你在定义LLM智能体如何与医疗系统交互,RAG如何扎根临床AI,如何安全地大规模部署AI。你不是在遵循剧本——你是在编写它们。

准备好申请了吗?

如果你已经构建了生产级AI系统,在技术和人类复杂性的边缘茁壮成长,并希望你的工作以最直接的方式产生意义——我们期待与你见面。

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FAQ

Hippocratic AI 招聘的 Forward Deployed Engineer 主要技术栈要求是什么?
核心要求包括 3-5 年软件工程经验及扎实的 Python 基础。必须掌握现代 LLM 框架(如 LangChain 和 LangSmith),并深入理解 RAG(检索增强生成)、提示工程、工具调用以及 LLM-as-judge 等高级技术。优先考虑具有 Model Context Protocol 经验或医疗 IT 系统集成背景的候选人。
Hippocratic AI 的 FDE 岗位与传统 SA 或解决方案架构师有何本质区别?
传统 SA 通常负责方案设计后移交运营,而 Hippocratic AI 的 FDE 是技术负责人并承担生产系统的可靠性责任。该岗位不仅需要在客户环境中落地 AI 创新方案,还必须负责建立安全的生产环境、管理上线活动、持续监控系统状态并响应事故,即同时具备 AI 开发和 SRE 的职能。
Hippocratic AI 的融资情况如何,为什么这对求职者很重要?
Hippocratic AI 已获得总计 4.04 亿美元融资,投资方包括 CapitalG、a16z、General Catalyst 和 Kleiner Perkins 等顶级机构。充足的资金意味着该公司没有短期运营资金断裂风险,能够让工程师专注于创新和定义医疗 AI 的行业标准,而无需过多受限于商业变现压力。

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