# О компании Luminai
Операции в сфере здравоохранения всегда зависели от людей, которые заполняли пробелы, которые не могла покрыть технология. Для выполнения критически важных внутренних процессов требуется сложная ручная работа, однако большинство систем здравоохранения не имеют достаточных ресурсов для правильной автоматизации этих задач, из-за чего они остаются в устаревших, трудоемких стандартных операционных процедурах (SOP).
Luminai структурирует хаос, автоматизирует ручные передачи и внедряет сквозные рабочие процессы во всех системах, обеспечивая интегрированный слой интеллекта для улучшения процессов со временем. Делегируя автономным системам ИИ те критически важные рабочие процессы, которые ранее отнимали ценное человеческое время, Luminai позволяет врачам и администраторам заниматься тем, что у них получается лучше всего: сосредоточиться на пациентах.
Мы привлекли финансирование в размере 60 миллионов долларов, включая недавний раунд серии B, возглавляемый Peak XV Partners (ранее Sequoia India), с участием венчурного фонда Define Ventures, ориентированного на здравоохранение, а также при поддержке General Catalyst и Y Combinator. Нас поддерживают одни из лучших инвесторов Кремниевой долины, включая Кевина Вейла (главный директор по продукту в OpenAI), Араша Фердоуси (сооснователь Dropbox), Кэти Стэнтон (бывший вице-президент по глобальным медиа в Twitter) и генеральных директоров таких компаний, как Flexport, Notion, Front, Ramp и Twitch.
Наша команда работает в офисе 4 дня в неделю (с понедельника по пятницу, среда — опционально удаленно) в Сан-Франциско, Калифорния, или Нью-Йорке, Нью-Йорк.
О роли
В качестве ведущего инженера по внедрению на местах (Forward Deployed Engineering Lead) вы будете находиться на пересечении инженерии, продукта и доставки клиентам, одновременно повышая стандарты работы команды FDE. Вы будете непосредственно работать с клиентами, глубоко понимать их рабочие процессы и проектировать и внедрять решения на базе ИИ, которые обеспечивают немедленное реальное воздействие, а также устанавливать технические стандарты для команды вокруг вас.
Это высокоавтономная, практическая роль для человека, который процветает в условиях неопределенности, любит работать напрямую с клиентами и хочет формировать направление продукта на основе увиденного в полевых условиях. Вы будете тесно сотрудничать с командами продукта и инженерии, превращая потребности клиентов в масштабируемые системы, которые улучшают работу организаций здравоохранения, и привносить опыт более старшего разработчика в команду, которая еще развивается в этом направлении.
Что вы будете делать
•Непосредственно работать с клиентами, чтобы понять их рабочие процессы, ограничения и критерии успеха
•Проектировать, создавать и внедрять решения на базе ИИ, адаптированные к реальным операционным задачам
•Создавать и поддерживать производственные системы, включая API, интеграции, мониторинг и обратные связи
•Переводить бизнес-требования и потребности клиентов в технические архитектуры и реализации
•Работать в условиях высокой ответственности, где важны надежность, скорость и здравый смысл
•Выявлять закономерности в развертываниях у клиентов и передавать инсайты в развитие основного продукта и платформы
•Тесно сотрудничать с командами продукта и инженерии, влияя на дорожную карту, абстракции и долгосрочное проектирование систем
•Полностью отвечать за развертывания — от первоначального определения объема до запуска и итераций
•Определять техническое направление и лучшие практики для команды FDE, повышая стандарты качества кода, архитектурных решений и строгости развертывания
•Наставлять и помогать другим инженерам FDE, выступая в роли старшего эксперта по неоднозначным техническим и клиентским компромиссам
Что мы ищем
•Опыт разработки программного обеспечения не менее 5 лет, желательно в роли FDE или в бэкенд/системной разработке
•Опыт быть старшим, надежным членом команды, комфортно работать с меньшим контролем и устанавливать стандарты для других
•Высокий уровень владения Python (опыт с TypeScript / JavaScript является плюсом)
•Опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure)
•Способность переводить неоднозначные требования в работающие, готовые к производству системы
•Сильные коммуникативные навыки и комфорт в работе с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами
•Высокая степень ответственности и способность работать самостоятельно в быстро меняющейся среде
•Опыт работы с системами ИИ (LLM, векторные базы данных, инженерия подсказок или агентские фреймворки) является большим плюсом
