在Adonis，我们正在构建一款医疗收费引擎，自动化收费工作流程，并提高医疗提供者的报销率。收费和保险相关的活动占据了医疗提供者收入的近1/7，而收款成本高以及其他与该领域的行政挑战相关的成本，不幸地转嫁给了消费者。这就是为什么医疗费用不断上涨，看不到止境。我们致力于帮助解决这些挑战。
在Adonis，我们专注于为收入周期管理流程添加智能和自动化。收入周期管理是从患者预约到所有参与方支付完成的整个过程。这整个过程通常非常手动化，导致医疗机构只能收回应收账款的83%。通过我们的软件，我们将端到端的RCM流程统一到一个强大的视图中，使医疗机构能够识别财务和运营改进的机会。
到2023年底，我们推出了两个新的产品线，并将收入增加了9倍，以实现最大化的收入结果，使医疗提供者能够提供最高形式的临床护理。
我们正在寻找愿意承担多个角色并对我们继续扩展的方式产生影响的工程师。
• 对团队的增值：
• 扩大智能数据科学团队，为核心公司重点提供更多同行知识、见解和协作。
• 加强数据团队在某些领域的能力或专业知识，如自然语言处理、异常检测、深度学习。
• 可以依靠其帮助设计和开发所需的框架、系统和工具，以创建具有预测性和可解释性的模型。
• 可以依靠其帮助将新的和现有的数据分析以及我们解决的问题转化为新的机器学习模型。
• 必须具备的经验：
• 熟练掌握SQL、Python：至少3-4年经验或在其他主要编程语言Java/Scala/C++方面具备相当经验。
• 对统计学、数据分析和预测建模有扎实的理解。
• 有时间序列分析、异常检测和自然语言处理经验者优先。
• 有数据科学框架的经验（例如Pandas、Scikit Learn、Tensorflow等）。
• 有数据工程工具和框架的经验：
• 数据库和数据仓库：PostgreSQL、AWS Redshift、Snowflake、Clickhouse等。
• 数据湖/非结构化数据管理：S3、Apache Parquet/Arrow、AWS Glue/EMR、Apache Spark / Dask。
• 工作流管理/编排：Airflow、Prefect、Dagster等。
• 处理表格、文本和半结构化数据（JSON、X12等）。
• 有以下经验者优先（理想候选人应具备其中几项资格/经验）：
• 有时间序列分析、预测、异常检测经验。
• 熟悉医疗保健数据。
• 有ML Ops框架的经验（例如MLFlow、Metaflow、DVC等）。
• 有构建数据管道的经验。 
纽约