Vereinigte Staaten
Idaho Health Insurance Exchange
eClinical Solutions
AI Delivery Lead
Vereinigte Staaten
Mansfield, Massachusetts, Vereinigte Staaten
Python
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Über die Stelle
AI Delivery Lead
Unsere Engineering-Teams entwickeln unternehmensgerechte, umsatzgenerierende Produkte an der Schnittstelle von Cloud, Daten, Analytik und aufkommenden KI-Technologien. Wenn Sie begeistert davon sind, hochentwickelte Software zu entwickeln, die reale Auswirkungen auf das Gesundheitswesen hat, dann sind Sie hier genau richtig.
Sie werden einen Unterschied machen
Diese Rolle ist ideal für jemanden, der starke Software-Delivery- und Agile-Erfahrung mit einem praktischen Verständnis der KI-gestützten Entwicklung kombiniert und gerne direkt mit Teams zusammenarbeitet, um neue Technologien und Prozesse in wiederholbare Engineering-Praktiken umzuwandeln.
Fokus auf KI und moderne Entwicklung
Wir integrieren aktiv KI-gestützte Funktionen in unsere Plattform und Sie werden mitgestalten, wie dies verantwortungsvoll und effektiv in einer Unternehmensumgebung geschieht. Dies beinhaltet:
Tiefgreifende ML-Expertise ist nicht erforderlich – wir suchen starke Ingenieure, die verstehen, wie KI-Funktionen in echten Produkten angewendet werden.
Machen Sie den ersten Schritt in Richtung Ihrer Traumkarriere. Hier ist, was wir für diese Rolle suchen.
Beschleunigen Sie Ihre Fähigkeiten und Ihre Karriere in einem schnell wachsenden Unternehmen und gestalten Sie die Zukunft des Gesundheitswesens mit. Wir haben unsere Geschichte erzählt, nun freuen wir uns darauf, Ihre kennenzulernen!
eClinical ist Gewinner des 2025 Top Workplaces USA Award für Remote Work! Wir haben auch zahlreiche Top Workplaces Culture Excellence Awards erhalten, die unsere außergewöhnliche Unternehmensvision, Werte und Work-Life-Balance feiern. Alle Details finden Sie hier: topworkplaces.com/company/eclinical-solutions/
eClinical Solutions ist eine Organisation, bei der der Mensch an erster Stelle steht. Unsere inklusive Kultur schätzt den Beitrag, den Vielfalt für unser Geschäft leistet. Wir feiern individuelle Erfahrungen, die uns verbinden und Innovationen in unserer Gemeinschaft inspirieren. Unser Team sucht nach Möglichkeiten zu lernen, zu wachsen und sich kontinuierlich zu verbessern. Bringen Sie Ihr authentisches Ich mit, Sie sind hier willkommen!
Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet und Vielfalt schätzt. Unser Managementteam verpflichtet sich dem Grundsatz, dass Einstellungsentscheidungen auf Qualifikationen, Verdiensten, kultureller Passung und Geschäftsanforderungen basieren.
eClinical Solutions transformiert die klinische Entwicklung mit elluminate®, unserer Clinical Data Cloud, und hilft Life-Sciences-Organisationen, den Wert ihrer Daten schneller als je zuvor zu vereinheitlichen, zu analysieren und zu erschließen. Durch die Kombination einer modernen Cloud-Plattform mit fachkundigen Datendiensten befähigen wir intelligentere Entscheidungen über den gesamten Lebenszyklus klinischer Studien hinweg – und beschleunigen Innovationen, die letztendlich die Patientenergebnisse verbessern.
Als AI Delivery Lead helfen Sie dabei, die Art und Weise, wie die Engineering-Teams von eClinical Solutions Software planen, erstellen, testen und liefern, zu transformieren, indem Sie die Einführung von KI-gestützten Softwareentwicklungspraktiken im gesamten Unternehmen vorantreiben.
Sie arbeiten eng mit Engineering, SQA, Produktmanagement, Architektur und DevOps zusammen, um KI-gestützte Entwicklung und Automatisierung im gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) zu integrieren. Sie helfen Teams, Möglichkeiten zur Eliminierung manueller Aktivitäten, zur Verbesserung der Liefervorhersagbarkeit, zur Stärkung der automatisierten Qualität und zur Demonstration messbarer Verbesserungen der Engineering-Produktivität und Softwarelieferung zu identifizieren.
Ihr Alltag
- Förderung der Einführung und kontinuierlichen Verbesserung von KI-gestützten Entwicklungs- und KI-DLC-Praktiken in den Engineering-Teams.
- Zusammenarbeit direkt mit Engineering, SQA, Produkt, Architektur und DevOps während der Planung, Entwicklung, des Tests und der Freigabe.
- Partnerschaft mit Teams während der Backlog-Verfeinerung und Sprint-Planung, um die Story-Bereitschaft zu verbessern, Abhängigkeiten zu identifizieren und sicherzustellen, dass Entwicklung und automatisierte Tests gemeinsam berücksichtigt werden.
- Identifizierung von Möglichkeiten zur Nutzung von KI und Automatisierung zur Reduzierung manueller Aktivitäten in den Bereichen Anforderungsanalyse, Entwicklung, Test, Dokumentation und Lieferung.
- Unterstützung von Teams bei der Integration KI-gestützter Workflows in ihre täglichen Engineering-Praktiken unter Verwendung von unternehmensweit zugelassenen Tools.
- Förderung einer stärkeren Integration zwischen Softwareentwicklung und Testautomatisierung, einschließlich API und UI-Automatisierung als Teil der Feature-Bereitstellung.
- Identifizierung von Lieferengpässen, Abhängigkeiten und Prozesslücken und Zusammenarbeit mit Teams zur deren Behebung.
- Etablierung wiederholbarer KI-gestützter Lieferpraktiken und Skalierung erfolgreicher Ansätze über mehrere Engineering-Teams hinweg.
- Definition und Verfolgung aussagekräftiger Liefermetriken, einschließlich Zykluszeit, Nacharbeit, Automatisierungsabdeckung, Reduzierung manueller Tests, Qualität und KI-Adoption.
- Integration und Erstellung von LLMs und KI-Diensten in .NET- und Python-basierten Systemen
- Entwurf und Implementierung von KI-gestützten Workflows, Copiloten oder intelligenten Automatisierungsfunktionen
- Arbeit mit agentenbasierten KI-Mustern (z. B. Task-Orchestrierung, Tool-nutzende Agenten, Workflow-Automatisierung)
- Anwendung von Prompt Engineering, Evaluierungstechniken und Guardrails zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Compliance
- Zusammenarbeit mit Daten- und Plattformteams zur Operationalisierung von KI – nicht nur zur Prototypenentwicklung
Qualifikationen
- Erfahrung in der Leitung der Softwarebereitstellung über funktionsübergreifende Teams aus Engineering, Produkt, SQA, Architektur und DevOps hinweg, einschließlich Agile-Planung, -Ausführung, Release-Management und Abhängigkeitsmanagement.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Einführung oder Skalierung von KI-gestützter Entwicklung, KI-gestützter Bereitstellung oder KI-SDLC-Praktiken und der Übersetzung dieser Fähigkeiten in messbare Verbesserungen.
- Erfahrung in der Transformation von agilen und Engineering-Prozessen, einschließlich Verbesserungen der Zykluszeit, Liefervorhersagbarkeit, Automatisierung, Qualität und Team-Betriebsmodelle.
- Erfahrung in der Leitung komplexer Initiativen über mehrere Teams hinweg und Kommunikation von Lieferstatus, Risiken, Abhängigkeiten und messbaren Ergebnissen an die Führungsebene.
- Starkes Verständnis des Softwareentwicklungslebenszyklus, einschließlich Anforderungen, Softwareentwicklung, CI/CD, automatisierte Tests, Release-Management und Praktiken zur Softwarequalität.
- Praktisches Verständnis moderner KI-gestützter Softwareentwicklungstools, Agenten und Workflows mit der Fähigkeit, Bereiche zu identifizieren, in denen KI und Automatisierung manuelle Prozesse sicher verbessern oder ersetzen können.
- Starke Fähigkeiten in der agilen Bereitstellung, einschließlich Backlog-Bereitschaft, Verfeinerung, Sprint-Planung, Risiko- und Abhängigkeitsmanagement sowie Nutzung von Liefermetriken zur Identifizierung und Beseitigung von Engpässen.
- Fähigkeit, als praxisorientierter Change- und Delivery-Leader zu agieren, der direkt mit Ingenieuren, SDETs, Produktmanagern, Architekten und DevOps zusammenarbeitet, anstatt primär als Projektkoordinator oder Scrum-Zeremonien-Moderator zu fungieren.
Nice to Have
- Erfahrung mit der Einführung von KI-gestützten Entwicklungstools wie Cursor, GitHub Copilot, Claude Code oder ähnlichen Technologien in Softwareentwicklungsorganisationen.
- Erfahrung mit automatisierten Softwarequalitätspraktiken, einschließlich API-Tests, UI-Automatisierung, CI/CD und kontinuierlichen Tests.
- Erfahrung in der Transformation der Softwarebereitstellung in den Bereichen Life Sciences, Gesundheitswesen, regulierte SaaS oder anderen regulierten Umgebungen.
- Erfahrung in der Entwicklung von Dashboards und Metriken, die Einblicke in die Engineering-Produktivität, Qualität, den Lieferfluss und die KI-Adoption geben.
KI-Nutzungserklärung
Mitarbeiter werden erwartet, unternehmensweit zugelassene KI-Tools angemessen zu nutzen, um Produktivität und Qualität zu verbessern, während sie die Unternehmensrichtlinien einhalten, vertrauliche Informationen schützen, KI-generierte Inhalte validieren und ein fundiertes professionelles Urteilsvermögen ausüben. KI soll das professionelle Urteilsvermögen, kritisches Denken, Verantwortlichkeit und Entscheidungsfindung ergänzen – nicht ersetzen. Die Verantwortung für alle Arbeiten verbleibt beim Mitarbeiter.
#LI-AB1
Gehaltsspanne
US-Gehaltsspannen $150,000 – $175,000 USD
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