Avalon Administrative Services LLC

10.10.2026

AI Engineer

Vereinigte Staaten

Tampa, Florida, United States

TypeScriptPythonJavaNode.jsSQLAWSDockerRust

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Über Avalon Healthcare Solutions

Avalon Healthcare Solutions ist der nationale Marktführer im Bereich Diagnostic Intelligence und konzentriert sich einzigartig auf die Transformation der Rolle diagnostischer Tests im gesamten Gesundheitswesen. Unsere proprietäre Diagnostic Insights Platform liefert evidenzbasierte Richtlinien, kuratierte Labornetzwerke und Echtzeitanalysen, die komplexe Diagnostik vereinfachen, die Einführung von Innovationen beschleunigen und diagnostische Investitionen optimieren.

Avalon unterstützt über 30 Krankenkassen und 100 Millionen Mitglieder landesweit und arbeitet mit Kostenträgern und Anbietern zusammen, um sicherzustellen, dass diagnostische Tests angemessen, effizient und zur richtigen Zeit durchgeführt werden. Unsere flexiblen Lösungen umfassen das Management routinemäßiger und genetischer Tests, automatisierte Einhaltung und End-to-End-Diagnostikunterstützung – und treiben so messbaren Wert, reduzierte Verschwendung und verbesserte klinische Ergebnisse voran.

Mit unübertroffener wissenschaftlicher Strenge, tiefgreifender klinischer Expertise und einem leistungsbasierten Modell definiert Avalon neu, wie Diagnostik personalisierte Versorgung und Gesundheitswert antreibt. Sie werden Teil eines Teams sein, das einen neuen Markt und ein neues Geschäft gestaltet. Vor allem werden Sie Avalon helfen, seine Mission zu erfüllen und die klinischen Ergebnisse und die Erschwinglichkeit der Gesundheitsversorgung für die Menschen, denen wir dienen, zu verbessern.

Weitere Informationen über Avalon finden Sie unter avalonhcs.com.

Avalon Healthcare Solutions ist ein Equal Opportunity Employer – Vet/Disability.

Diese Stellenbeschreibung kann jederzeit geändert werden. Je nach den geschäftlichen Erfordernissen des Unternehmens kann ein Mitarbeiter in dieser Position verpflichtet sein, andere Aufgaben als die in diesem Dokument beschriebenen wahrzunehmen und Verantwortung für andere Arbeiten zu übernehmen.

Diese Position ist für Remote-Arbeit berechtigt, jedoch ist eine vierteljährliche Reise zum Hauptsitz von Avalon in Tampa, Florida, erforderlich.

Über die Position als AI Engineer

Der AI Engineer ist ein leitender technischer Mitarbeiter, der für die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer KI-gestützter Lösungen verantwortlich ist, die die Geschäftsziele von Avalon unterstützen. Diese Position verantwortet komplexe KI-Funktionen und -Projekte vom Konzept bis zur Produktion, einschließlich der Bewertung von Modellen und Ansätzen, dem Aufbau zuverlässiger Pipelines und Integrationen sowie der Sicherstellung, dass Lösungen hohe Standards für Genauigkeit, Leistung und verantwortungsvolle Nutzung erfüllen.

Während der Fokus hauptsächlich auf den Teamzielen liegt, kann der AI Engineer auch funktionsübergreifende KI-Initiativen leiten, Anstrengungen koordinieren, Zeitpläne abstimmen und mit Produkt-, Design- und Datenteams zusammenarbeiten, um geschäftliche Herausforderungen in praktische, messbare KI-Anwendungen zu übersetzen. Diese Position arbeitet eng mit leitenden Ingenieuren und Architekten zusammen, um die KI-Strategie und die technische Ausrichtung zu gestalten, zu Architekturentscheidungen beizutragen und sicherzustellen, dass KI-Systeme auf der gesamten Plattform konsistent, sicher, wartbar und skalierbar bleiben.

Der AI Engineer trägt als wichtiger Mitwirkender zur Erweiterung der KI-Expertise im gesamten Unternehmen bei, indem er Mitarbeiter betreut, die Einführung von KI-Tools und -Praktiken unterstützt, Code- und Modellüberprüfungen durchführt und Best Practices in Bezug auf Prompt- und Modellevaluierung, Datenqualität, Beobachtbarkeit und verantwortungsvolle Bereitstellung fördert. Diese Rolle kombiniert praktische technische Ausführung mit technischer Führung und Einflussnahme, um die KI-Fähigkeiten von Avalon voranzutreiben und gleichzeitig eine kollaborative und innovative Engineering-Kultur zu fördern.

AI Engineer – Wesentliche Funktionen und Verantwortlichkeiten

Mitwirkung an der Konzeption, technischen Ausrichtung und Architektur von KI-gestützten Lösungen, Zusammenarbeit mit Geschäfts- und technischen Teams zur Erstellung passgenauer Lösungen, die generative KI und agentenbasierte Fähigkeiten dort anwenden, wo sie einen messbaren Mehrwert liefern.

Anwendung von Expertenkenntnissen im Software-Engineering über einen Polyglotten-Stack hinweg, einschließlich Python, Rust, Node.js/TypeScript und Java, Auswahl der richtigen Sprache und Laufzeitumgebung für jedes Problem und unabhängige Konzeption und Entwicklung von Schlüssel-Services mit Fokus auf Continuous Integration und Delivery.

Konzeption, Aufbau und Betrieb von agentenbasierten Systemen, einschließlich mehrstufiger und Multi-Agenten-Workflows, Tool- und Funktionsaufrufe, Model Context Protocol (MCP)-Server und -Integrationen, Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines sowie Agenten-Speicher- und Orchestrierungsmuster.

Anwendung fortgeschrittener Prompt-Engineering- und Kontext-Engineering-Praktiken, wie z. B. System-Prompt-Design, strukturierte Ausgaben, Few-Shot-Beispiele, Prompt-Chaining und Prompt-Versionierung, um zuverlässiges, genaues und kostengünstiges Modellverhalten zu erzielen.

Abbildung von Geschäftsprozessen und Konzeption, Aufbau und Pflege von Workflow-Automatisierungen mithilfe von Workflow-Orchestrierungsplattformen, mit starker Präferenz für n8n, Integration von KI-Agenten mit Unternehmenssystemen, APIs und Datenquellen.

Etablierung von Evaluierungs-, Test- und Beobachtbarkeitspraktiken für KI-Systeme, einschließlich Evaluierungssuiten, Regressionstests von Prompts und Agenten, Guardrails, Tracing und Überwachung der Ausgabequalität, Latenz und Token-Kosten.

Teilnahme an Code-Reviews, einschließlich der Überprüfung von Prompts, Agentenkonfigurationen und Workflow-Definitionen, proaktive Identifizierung und Minderung potenzieller Probleme und Fehler sowie Unterstützung bei der kontinuierlichen Verbesserung.

Entwicklung komplexer, modularer und wiederverwendbarer Anwendungscodes, der SQL und Vektor-Datenquellen nutzt. Anwendung von Enterprise Software Design Patterns sowie aufkommenden KI-Design-Patterns und Erstellung wiederverwendbarer Komponenten wie Prompt-Bibliotheken, Tool-Definitionen und Workflow-Vorlagen.

Förderung von kontinuierlichen Verbesserungsbemühungen durch Identifizierung und Befürwortung praktischer Mittel zur Verkürzung der Markteinführungszeit bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung hoher Qualität, einschließlich der Bewertung und Förderung von KI-gestützten Entwicklungstools und -praktiken in den Engineering-Teams.

Übernahme von Branchen-Best-Practices wie Continuous Integration, Continuous Deployment, automatisiertes Testen, TDD und evaluationsgesteuerte Entwicklung für KI-Komponenten.

Befolgung vereinbarter SDLC-Verfahren, um sicherzustellen, dass alle Informationssystemprodukte und -dienste sowohl explizite als auch implizite Qualitätsstandards, funktionale Anforderungen der Endbenutzer, Architekturstandards, Leistungsanforderungen, Audit-Anforderungen, Sicherheitsregeln sowie Standards für verantwortungsvolle KI und Daten-Governance erfüllen und dass externe Berichte korrekt dargestellt werden.

Verständnis der strategischen Ausrichtung von IT- und KI-Lösungen auf Geschäftsziele; Nachweis von Arbeitskenntnissen spezifischer Komponenten von Krankenkassenoperationen und zugehöriger technischer Abhängigkeiten und Identifizierung von Möglichkeiten, bei denen KI und Automatisierung diese verbessern können.

Verantwortlich für die Bereitstellung produktionsreifer KI-Lösungen, die den Betrieb des Unternehmens unterstützen, einschließlich klarer Dokumentation und Wissensvermittlung an die Teams, die diese betreiben werden.

AI Engineer – Mindestanforderungen

Bachelor-Abschluss in Management Information Systems, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet; oder die entsprechende Anzahl an Jahren relevanter Geschäfts- und technischer Erfahrung.

Mindestens 8 bis 10 Jahre Erfahrung in der Anwendungssoftwareentwicklung und -implementierung, einschließlich praktischer Erfahrung im Aufbau von Lösungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), generativer KI und KI-Tools.

Starke Kenntnisse in Python, Rust, GoLang und Node.js/TypeScript, mit Arbeitskenntnissen von Java und dem JVM-Ökosystem sowie dem Urteilsvermögen, die geeignete Sprache für eine gegebene Arbeitslast auszuwählen.

Praktische Erfahrung mit LLM APIs und SDKs (wie Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI oder AWS Bedrock) und Agenten-Frameworks (wie LangChain/LangGraph, LlamaIndex oder vergleichbare Tools).

Nachgewiesene Expertise in Prompt-Engineering und Agenten-Engineering, einschließlich Tool-Nutzung, MCP, RAG, strukturierter Ausgaben und Techniken zur Reduzierung von Halluzinationen und Verbesserung der Zuverlässigkeit.

Erfahrung in der Abbildung von Geschäfts-Workflows und im Aufbau von Automatisierungen in n8n (bevorzugt) oder vergleichbaren Workflow- und Orchestrierungsplattformen wie Make, Zapier, Temporal oder Apache Airflow.

Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen mit Docker, AWS EC2, ECS/Fargate und Apache Kafka.

Erfahrung mit Vektordatenbanken und Embedding-Stores (wie pgvector, OpenSearch oder Pinecone).

Erfahrung mit Standard-Schnittstellen-/Integrationsarchitekturen und -techniken (REST, Webhooks, ereignisgesteuerte Architektur, APIs, Microservices, SOA, SOAP/WSDL/XML, SAML).

Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, KI-Fähigkeiten und -Grenzen für nicht-technische Stakeholder zu erklären.

Nachweis der Arbeit in einer agilen Softwareentwicklungsumgebung.

„Anpackende“ und flexible Denkweise zum Wohle der Organisation.

Nachgewiesener Erfolg bei der termingerechten Lieferung hochwertiger Lösungen.

Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar an verschiedene Zielgruppen zu vermitteln, einschließlich Ingenieuren, Produktmanagern und Führungskräften.

Nachgewiesene Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in einem funktionsübergreifenden Team und gleichzeitig zur Beeinflussung der technischen Ausrichtung und Entscheidungsfindung innerhalb des Teams.

Zeigt Initiative und Autonomie bei der Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten, der treibenden Umsetzung von Lösungen und der Nachverfolgung bis zur Ausführung.

Offen für Feedback und geschickt darin, konstruktives Feedback an Kollegen auf eine Weise zu geben, die Wachstum, Lernen und Teamzusammenhalt fördert.

Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, mit Mehrdeutigkeit umzugehen und komplexe technische Herausforderungen zu lösen.

Zeigt konsequent Eigenverantwortung und Rechenschaftspflicht für die Lieferung hochwertiger, wartbarer und skalierbarer Lösungen.

Mentoring von Junior- und Mid-Level-Ingenieuren, Förderung einer Kultur des Lernens, der Inklusion und der kontinuierlichen Verbesserung.

Komfortabel beim Übernehmen informeller Führungsrollen, wie z. B. der Leitung technischer Diskussionen oder der Koordination von Bemühungen bei Team-Initiativen.

AI Engineer – Bevorzugte Qualifikationen

Kenntnisse oder Erfahrung im Gesundheitswesen bevorzugt.

Erfahrung mit Self-Hosting und Administration von n8n, einschließlich der Entwicklung benutzerdefinierter Knoten und der Integration von n8n mit KI-Agenten und LLM-Diensten.

Erfahrung im Aufbau und der Evaluierung von RAG-Systemen, Embeddings und Model-Evaluierungs-Pipelines; Vertrautheit mit Fine-Tuning ist von Vorteil.

Kenntnisse von KI-Sicherheits- und Schutzpraktiken, einschließlich Guardrails, Mitigation von Prompt-Injection und Prinzipien verantwortungsvoller KI.

Erfahrung in einer AWS oder Cloud-basierten Umgebung, einschließlich verwalteter KI-Dienste wie AWS Bedrock.

Integration von Regel-Engines mit KI-gesteuerten Workflows.

Planung, Entwicklung und Bereitstellung von hochvolumigen, geschäftskritischen KI- und Softwareanwendungen in einer Gesundheitsumgebung.

Kenntnisse oder Erfahrung mit HIPAA-Vorschriften und -Standards für Sicherheit (PHI, IIHI), Datenschutz und Transaktionen, insbesondere in Bezug auf die Verwendung von PHI mit KI-Modellen und Drittanbieter-KI-Anbietern.

Sprachen

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