云工程师

负责设计、构建和维护安全、可扩展且高性能的云系统，推动数字化和AI转型。职责包括：开发使用AWS、Azure或GCP的云架构；领导数据、系统和应用的云迁移项目；实施基础设施即代码（IaC）、自动化部署管道并优化配置管理；与数据科学和AI团队合作开发AI/ML实验和生产部署的基础设施；确保数据隐私标准、IAM、加密和合规性（HIPAA、HITRUST）；监控云使用情况，解决性能问题并开发灾难恢复策略；作为开发和基础设施团队之间的桥梁，推动DevSecOps文化。

教育要求：计算机科学、工程或相关领域学士学位必需；计算机科学、机器学习或相关学科硕士学位优先。经验要求：2年以上设计、构建和维护私有或混合云环境的经验；具备DevOps和自动化（IaC、CI/CD、PowerShell、Python或Shell脚本）的实战经验；深入理解云安全、IAM、网络和监控工具；熟悉机器学习框架（TensorFlow、PyTorch）和数据工程概念；有AI/ML模型部署、微调或集成经验者优先；熟悉医疗数据标准（HIPAA、HL7、FHIR）者优先。认证要求：Microsoft Azure AI Fundamentals或AI Engineer Associate、AWS Certified Machine Learning Engineer、Microsoft Azure Security认证（至少一项）；优先认证：HITRUST Practitioner、NIST AI RMF Architect或Artificial Intelligence Engineer认证。

创新与关怀并重。在推动智能、数据驱动的医疗转型过程中，有机会工作于新兴技术，参与变革性AI项目，并对患者护理产生持久影响。加入被认可为卓越、协作和持续学习的医疗系统。

Lee Health 是一家以创新和关怀为核心的医疗系统，致力于通过新兴技术推动医疗进步，同时确保卓越的患者护理体验。