Sword Health

QA Analyst - AI Solutions (Grego)

Sword HealthGreecehá mais de um mês

Descrição

Sword Health está à procura de um QA Analyst para ser o guardião da qualidade de AI Agents que já estão a transformar o setor da saúde. Você será responsável por todo o ciclo de vida da qualidade, desde a validação pré-lançamento até a melhoria contínua pós-implementação. Este não é um papel tradicional de QA que apenas documenta problemas — você identificará questões, implementará soluções, medirá o impacto e evoluirá continuamente os nossos AI Agents para melhor desempenho.

A Sword Health é uma empresa de healthcare AI que expandiu para Musculoskeletal, Women's Health, Cardiometabolic e Mental Health, com mais de 1 milhão de membros completando mais de 15 milhões de sessões AI em três continentes. A empresa conta com o apoio de 59 estudos clínicos, 43 patentes e mais de $500 milhões em financiamento de investidores de topo como Khosla Ventures, General Catalyst e Founders Fund. Através da Sword Intelligence, a empresa está a transformar digitalmente hospitais, sistemas de saúde e seguradoras em todo o mundo.

Espera-se que você demonstre fluência em AI como parte do seu perfil profissional, com pelo menos o nível Explorer (utiliza AI diariamente para produtividade pessoal). O papel envolve identificar problemas em cenários médicos, rastrear até à causa raiz, modificar a lógica/prompts subjacentes, validar correções em diferentes contextos e estabelecer monitorização para prevenir problemas similares.

Competências

  • QA (Garantia de Qualidade)
  • AI (Inteligência Artificial)
  • Análise de Qualidade
  • Validação de Sistemas
  • Rastreamento de Problemas
  • Monitorização Pós-Implementação
  • Prompt Engineering
  • Testes de Qualidade

Responsabilidades

  • Ser o guardião da qualidade para AI Agents em ambientes de saúde
  • Gerir o ciclo de vida completo da qualidade, desde validação pré-lançamento até melhoria contínua pós-implementação
  • Identificar e rastrear problemas até à causa raiz em cenários médicos
  • Modificar prompts e lógica subjacente para corrigir problemas
  • Validar correções em diferentes contextos e casos de uso
  • Estabelecer monitorização para prevenir problemas similares
  • Implementar soluções de qualidade que melhoram o desempenho dos AI Agents
  • Evoluir continuamente os sistemas AI através de testes e validação

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