Role Description O profissional será responsável por projetar, desenvolver e gerenciar APIs e fluxos de integração usando a plataforma Mulesoft Anypoint. - Colaborar com outros desenvolvedores para criar soluções de integração coesas e ideais; - Desenvolver projetos de acordo com as especificações recebidas e garantir a adesão às melhores práticas; - Projetar arquitetura de comunicação entre soluções, buscando reutilização de recursos e simplicidade de solução; - Interpretar e levantar requisitos para desenvolver serviços/integrações de Mule, seguindo as melhores práticas da arquitetura MuleSoft; - Projetar APIs RESTFul com RAML utilizando MuleSoft, MuleSoft Anypoint Platform for APIs e API Manager; - Criar/estruturar APIs corporativas e desenvolver soluções; - Desenhar e implementar múltiplos serviços de interface para conectar serviços web SOAP, Banco de Dados e REST internos e externos; - Desenvolver, construir, implantar e testar aplicativos/APIs Mulesoft (API de experiência, API de processo e APIs de sistema). Qualifications - Experiência em desenvolvimento MuleSoft Anypoint Platform; - Experiência em design e desenvolvimento no Mule com implementações locais e no Cloud Hub; - Proficiência em projetar e desenvolver APIs e fluxos de integração; - Experiência com integrações de backend; - Familiaridade com ferramentas de controle de código-fonte e ferramentas de gerenciamento de projetos; - Capacidade de trabalhar colaborativamente em um ambiente de equipe e se comunicar efetivamente; - Fortes habilidades de resolução de problemas e atenção aos detalhes; - Conhecimento da gestão do ciclo de vida da API; - Experiência na realização de ajustes de desempenho de aplicações; - Experiência em desenvolvimento de software, integração de software e/ou em ESB; - Noções de Bancos de dados (MySQL, SQL Server, MongoDB e Oracle); - Desejável experiência em soluções de arquitetura orientadas a serviços e eventos; - Desejável certificação MuleSoft Developer. Requirements - Certificações relevantes (por exemplo, Mulesoft Certified Developer) são altamente desejáveis; - Dinamismo; - Raciocínio Lógico; - Inovação; - Pensamento analítico; - Proatividade; - Atualizado com novas tendências na área de tecnologia e desenvolvimento.

• Support the Veterans Health Administration (VHA) Integrated Veteran Care (IVC) Veteran Family Member Programs (VFMP) Modernization Portfolio • Design, develop, test, implement, and maintain automation tools, software applications, system integrations, and workflow solutions • Develop web-based applications, client-server applications, scripts, and automation workflows • Support Robotic Process Automation (RPA) initiatives • Develop and maintain SQL queries, stored procedures, scripts, and database integrations • Create test cases, test scenarios, and test documentation • Support operational readiness and post-implementation stabilization activities

• Solve advanced CUDA and GPU programming problems involving parallel computing and performance optimization • Review, evaluate, and improve AI-generated CUDA, C++, and Python code • Optimize GPU kernels for throughput, latency, memory efficiency, and resource utilization • Work with CUDA libraries and frameworks such as Thrust, cuBLAS, and cuDNN • Debug and resolve issues related to CUDA kernels, synchronization, and memory management • Develop high-quality technical prompts, solutions, explanations, and evaluations for AI model training • Collaborate with AI researchers, engineers, and evaluation teams • Stay up to date with the latest developments in CUDA, GPU architectures, and performance optimization techniques

• Design, build, train, evaluate and improve advanced machine learning and LLM-based systems for patient and provider-facing products (e.g., conversational AI, personalization, user understanding, clinical decision support, chronic care management). • Own problems end-to-end: scope the problem with clinicians and product partners, build datasets and evaluations, iterate on modeling, and ship to production with the right monitoring and guardrails. • Develop robust evaluation frameworks — offline benchmarks, human-in-the-loop review, online experiments — that give us confidence our models are safe, accurate, and improving over time. • Build and improve the platform that lets the team move quickly: data pipelines, training and inference infrastructure, prompt and model management, and tooling for clinical reviewers. • Partner closely with clinicians, product, and engineering to translate medical and operational requirements into ML problems and ship measurable improvements to patient and clinician experience. • Set technical direction for your area, mentor other engineers, and raise the bar on engineering and scientific rigor. The scope of leadership scales with seniority. • Stay close to the literature and the rapidly evolving AI ecosystem; bring back what is most useful for our patients and our team.