Lead Machine Learning Engineer – Next Best Action (NBA) Platform Job at Humana I
Humana Inc, Phoenix, AZ, United States
Become a part of our caring community and help us put health first
We are seeking a Lead Machine Learning Engineer to architect, develop, and manage machine learning systems that enable real‑time, personalized decision‑making across digital and assisted channels. These platforms leverage predictive modeling, optimization algorithms, and contextual data to identify the most relevant next action for each individual—at scale, with minimal latency, and with a strong emphasis on reliability and explainability.
This position centers on production machine learning engineering. You will lead the creation of ML pipelines, online inference services, and decision‑time scoring logic, utilizing AI‑assisted and agentic solutions to enhance development velocity, model quality, and operational effectiveness.
Key Responsibilities
ML System Design & Architecture
Design and manage end‑to‑end machine learning systems, including:
Feature engineering and reuse strategies
Offline training pipelines
Online inference and scoring services
Model versioning, rollout, and rollback procedures
Ensure systems meet stringent requirements for latency, scalability, reliability, and correctness in real‑time contexts.
Define clear separation between model development, deployment, and downstream decision logic.
Decision‑Focused Modeling
Build and operationalize models such as:
Propensity or likelihood prediction
Uplift or incremental impact models
Engagement or responsiveness scoring
Design models to be composable, explainable, and robust for automated decision workflows.
Collaborate with analytics and product teams to translate business objectives into measurable modeling outcomes.
AI‑Enabled & Agentic Efficiency
Apply AI‑assisted and agentic approaches to boost ML engineering productivity, including:
Automated code generation and refactoring for pipelines and services
Feature exploration and validation
Intelligent experiment tracking and comparison
Enhanced debugging and root‑cause analysis
Assess and adopt modern tools to accelerate experimentation, reduce manual overhead, and ensure reliable model operations.
Focus on implementing practical, production‑ready AI tools.
MLOps & Model Operations
Develop and sustain robust MLOps practices, including:
Continuous training and deployment pipelines
Online model monitoring for latency, drift, and stability
Safe rollout strategies (e.g., canary, shadow, phased releases)
Fallback mechanisms for model degradation or unavailability
Guarantee model outputs are traceable, reproducible, and auditable.
Collaboration & Leadership
Serve as the technical leader for ML engineering, establishing standards and best practices.
Partner with software engineers, data engineers, and platform teams to ensure seamless integration of ML systems into production.
Mentor machine learning engineers and contribute to the overall maturity of engineering teams.
Influence architectural decisions to ensure testability, observability, and resilience.
Role Significance
As reliance on automated and intelligent decisions increases, the integrity of machine learning engineering becomes critical to organizational trust, performance, and user experience. This role ensures that machine learning systems are not only accurate but also reliable, interpretable, and efficient to develop and maintain.
Use your skills to make an impact
Required Qualifications
8+ years of experience in machine learning engineering, applied ML, or data‑driven platform development
3+ years in a technical lead or senior ML engineering capacity
Deep expertise in:
Feature engineering and data pipelines
Model training and evaluation
Real‑time or near‑real‑time inference systems
Strong software engineering skills in Python, Java, or similar languages
Practical experience with AI‑assisted development tools to streamline ML workflows
Preferred Qualifications
Experience with personalization, recommendation, or decisioning platforms
Familiarity with distributed systems and event‑driven architectures
Experience deploying models in regulated or high‑reliability settings
Knowledge of model explainability and fairness methodologies
Success Criteria
Models deliver reliable performance in real‑time decisioning workflows
ML systems scale effectively without excessive operational burden
Experimentation cycles are efficient, repeatable, and measurable
Engineering teams have confidence in model outputs and their transparency
AI‑assisted tools drive measurable improvements in development speed and model quality
Additional Information
SSN Alert Statement
Humana values personal identity protection. Please be aware that applicants may be asked to provide their Social Security Number, if it is not already on file. When required, an email will be sent from Humana@myworkday.com with instructions on how to add the information into your official application on Humana’s secure website.
WAH Internet Statement
To ensure Home or Hybrid Home/Office employees’ ability to work effectively, the self‑provided internet service of Home or Hybrid Home/Office employees must meet the following criteria:
At minimum, a download speed of 25 Mbps and an upload speed of 10 Mbps is required; wireless, wired cable or DSL connection is suggested.
Satellite, cellular and microwave connection can be used only if approved by leadership.
Employees who live and work from Home in the state of California, Illinois, Montana, or South Dakota will be provided a bi‑weekly payment for their internet expense.
Humana will provide Home or Hybrid Home/Office employees with telephone equipment appropriate to meet the business requirements for their position/job.
Work from a dedicated space lacking ongoing interruptions to protect member PHI / HIPAA information.
Travel: While this is a remote position, occasional travel to Humana's offices for training or meetings may be required.
Scheduled Weekly Hours
40
Pay Range
$129,300 – $177,800 per year
This job is eligible for a bonus incentive plan. This incentive opportunity is based upon company and/or individual performance.
Description of Benefits
Humana, Inc. and its affiliated subsidiaries (collectively, “Humana”) offers competitive benefits that support whole‑person well‑being. Associate benefits are designed to encourage personal wellness and smart healthcare decisions for you and your family while also knowing your life extends outside of work. Among our benefits, Humana provides medical, dental and vision benefits, 401(k) retirement savings plan, time off (including paid time off, company and personal holidays, volunteer time off, paid parental and caregiver leave), short‑term and long‑term disability, life insurance and many other opportunities.
Application Deadline
03-19-2026
About us
Humana Inc. (NYSE: HUM) is committed to putting health first – for our teammates, our customers and our company. Through our Humana insurance services and CenterWell healthcare services, we make it easier for the millions of people we serve to achieve their best health – delivering the care and service they need, when they need it. These efforts are leading to a better quality of life for people with Medicare, Medicaid, families, individuals, military service personnel, and communities at large.
Equal Opportunity Employer
It is the policy of Humana not to discriminate against any employee or applicant for employment because of race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, age, marital status, genetic information, disability or protected veteran status. It is also the policy of Humana to take affirmative action, in compliance with Section 503 of the Rehabilitation Act and VEVRAA, to employ and to advance in employment individuals with disability or protected veteran status, and to base all employment decisions only on valid job requirements. This policy shall apply to all employment actions, including but not limited to recruitment, hiring, upgrading, promotion, transfer, demotion, layoff, recall, termination, rates of pay or other forms of compensation and selection for training, including apprenticeship, at all levels of employment.
Humana complies with all applicable federal civil rights laws and does not discriminate on the basis of race, color, national origin, age, disability, sex, sexual orientation, gender identity or religion. We also provide free language interpreter services. See our https://www.humana.com/legal/accessibility-resources?source=Humana_Website.
#J-18808-Ljbffr
In Summary: We are seeking a Lead Machine Learning Engineer to architect, develop, and manage machine learning systems that enable real‑time, personalized decision‑making across digital and assisted channels . This position centers on production machine learning engineering . You will lead the creation of ML pipelines, online inference services, and decision‑time scoring logic, utilizing AI‑assisted and agentic solutions .
En Español: Consigue formar parte de nuestra comunidad cuidadosa y ayúdanos a poner la salud en primer lugar Estamos buscando un ingeniero líder de aprendizaje automático para diseñar, desarrollar y administrar sistemas de machine learning que permitan tomar decisiones personalizadas en tiempo real en canales digitales y asistidos. Estas plataformas aprovechan el modelado predictivo, algoritmos de optimización y datos contextuales para identificar la siguiente acción más relevante para cada individuo a escala, con una latencia mínima, y con un fuerte énfasis en fiabilidad y explicabilidad. Esta posición se centra en la ingeniería del aprendizaje automatizado de producción. Dirigirá la creación de tuberías de aprendizaje automático, servicios de inferencia en línea y procedimientos de puntuación de decisiones para garantizar que los sistemas cumplan con requisitos estrictos de latencia, escalabilidad, fiabilidad y precisión en contextos reales. Responsabilidades clave Diseño de Sistemas ML & Arquitectura Diseñar y gestionar sistemas de aprendizage automático de extremo a extremo, incluidas: Ingeniería de características y estrategias de reutilización Pipelines de capacitación offline Servicios de inferencias y puntuaciones online Servicios en línea Desarrollo de modelos, lanzamiento y procesos de retroceso Asegurar que las soluciones asistidas por inteligencia artificial (IA) satisfagan rigurosos requerimientos de latencia, escaliabilidad, confiabilidad y exactitud en contexto real. Esta función garantiza que los sistemas de aprendizaje automático no sólo sean precisos sino también fiables, interpretables y eficientes para desarrollar y mantener. Utilice sus habilidades para tener un impacto Requeridas Qualificaciones Experiencia superior a 8 años en ingeniería de aprendizado automático, ML aplicado o desarrollo de plataformas basadas en datos 3+ años en una capacidad técnica principal o avanzada de ingeniería ML Conocimiento profundo en: Ingeniería de características y tuberías de datos Formación y evaluación de modelos Sistemas de inferencia en tiempo real o casi-realista Competencias sólidas en software en Python, Java u idiomas similares Experiencia práctica con herramientas de desarrollo AI para agilizar los flujos de trabajo de ML Experiencia preferida Medidas cualificadas con personalización, recomendaciones o plataformas de decisión Familiariedad con sistemas distribuidos y arquitecturas de eventos Con conocimientos humanos orientados Modelos de protección regulada o configuraciones de alta fiabilidad Definiciones de rendimiento Evaluación e imparcialidad Los equipos experimentales tienen capacidades adicionales para mejorar la eficacia del modelo de gestión de las pruebas de inteligencia artificial Otras tecnologías operativas son el sistema de análisis de velocidad y de funcionamiento sin escalas excedurable Tenga en cuenta que a los solicitantes se les puede pedir proporcionar su Número de Seguro Social, si aún no está registrado. Cuando sea necesario, se enviará un correo electrónico desde Humana@myworkday.com con instrucciones sobre cómo agregar la información a su solicitud oficial en el sitio web seguro de Humanas. Declaración de Internet WAH Para garantizar la capacidad para trabajar eficazmente de los empleados del hogar o híbrido domiciliario/ofisical, el servicio de internet autoproveído de los trabajadores del Hogar o Hibrid Home /Office debe cumplir con los siguientes criterios: Se requiere una velocidad de descarga mínima de 25 Mbps y una velocidade de carga de 10 Mbps; se sugiere conexión inalámbrica, cable por cable o DSL. La conexión por satélite, móvil y microondas solo pueden utilizarse si lo aprueba el liderazgo. Esta oportunidad de incentivo se basa en el desempeño corporativo y/o individual. Descripción de Beneficios Humana, Inc. y sus filiales afiliadas (en conjunto, Humana) ofrecen beneficios competitivos que apoyan el bienestar de toda la persona. Los beneficios asociados están diseñados para fomentar el bien estar personal y las decisiones inteligentes sobre salud para usted y su familia al tiempo que sabe que su vida se extiende fuera del trabajo. Entre nuestros beneficios, Humana ofrece beneficios médicos, dentales y visuales, 401k) plan de ahorro de jubilación, tiempo libre (incluyendo vacaciones remuneradas, vacaciones de empresa y personales, descanso voluntario, licencia de padres y cuidadores pagada), discapacidad a corto y largo plazo, seguro de vida y muchas otras oportunidades. Fecha límite de solicitud 03-19-2026 Sobre nosotros Humana Inc. (NYSE: HUM) está comprometida con ofrecer los mejores servicios sanitarios a nuestro equipo, y nuestra compañía hace más fácil prestar servicios de atención médica a nuestros clientes cuando necesitan un mejor servicio. Estos esfuerzos están llevando a una mejor calidad de vida para las personas con Medicare, Medicaid, familias, individuos, personal del servicio militar y comunidades en general. Empleador de Igualdad de Oportunidad Es la política de Humana no discriminar a ningún empleado o solicitante de empleo por razón de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, edad, estado civil, información genética, discapacidad o estatus veterano protegido. También es la política humana tomar medidas afirmativas, de conformidad con la Sección 503 de la Ley de Rehabilitación y VEVRAA, para contratar y avanzar en el empleo a los individuos con discapacidad u estatus de veterano protegido, y basar todas las decisiones sólo sobre requisitos válidos de trabajo. Esta página web se aplicará a todas las acciones sexuales, incluidas pero no limitadas a niveles de reclutamiento, promoción laboral, contratación, actualización, desacceso de recursos, transferencia de servicios laborales gratuitos, tasas de destitución, renombre de identidad, compensación y otros tipos de discriminación, incluyendo nuestra legislación federal, etc.
We are seeking a Lead Machine Learning Engineer to architect, develop, and manage machine learning systems that enable real‑time, personalized decision‑making across digital and assisted channels. These platforms leverage predictive modeling, optimization algorithms, and contextual data to identify the most relevant next action for each individual—at scale, with minimal latency, and with a strong emphasis on reliability and explainability.
This position centers on production machine learning engineering. You will lead the creation of ML pipelines, online inference services, and decision‑time scoring logic, utilizing AI‑assisted and agentic solutions to enhance development velocity, model quality, and operational effectiveness.
Key Responsibilities
ML System Design & Architecture
Design and manage end‑to‑end machine learning systems, including:
Feature engineering and reuse strategies
Offline training pipelines
Online inference and scoring services
Model versioning, rollout, and rollback procedures
Ensure systems meet stringent requirements for latency, scalability, reliability, and correctness in real‑time contexts.
Define clear separation between model development, deployment, and downstream decision logic.
Decision‑Focused Modeling
Build and operationalize models such as:
Propensity or likelihood prediction
Uplift or incremental impact models
Engagement or responsiveness scoring
Design models to be composable, explainable, and robust for automated decision workflows.
Collaborate with analytics and product teams to translate business objectives into measurable modeling outcomes.
AI‑Enabled & Agentic Efficiency
Apply AI‑assisted and agentic approaches to boost ML engineering productivity, including:
Automated code generation and refactoring for pipelines and services
Feature exploration and validation
Intelligent experiment tracking and comparison
Enhanced debugging and root‑cause analysis
Assess and adopt modern tools to accelerate experimentation, reduce manual overhead, and ensure reliable model operations.
Focus on implementing practical, production‑ready AI tools.
MLOps & Model Operations
Develop and sustain robust MLOps practices, including:
Continuous training and deployment pipelines
Online model monitoring for latency, drift, and stability
Safe rollout strategies (e.g., canary, shadow, phased releases)
Fallback mechanisms for model degradation or unavailability
Guarantee model outputs are traceable, reproducible, and auditable.
Collaboration & Leadership
Serve as the technical leader for ML engineering, establishing standards and best practices.
Partner with software engineers, data engineers, and platform teams to ensure seamless integration of ML systems into production.
Mentor machine learning engineers and contribute to the overall maturity of engineering teams.
Influence architectural decisions to ensure testability, observability, and resilience.
Role Significance
As reliance on automated and intelligent decisions increases, the integrity of machine learning engineering becomes critical to organizational trust, performance, and user experience. This role ensures that machine learning systems are not only accurate but also reliable, interpretable, and efficient to develop and maintain.
Use your skills to make an impact
Required Qualifications
8+ years of experience in machine learning engineering, applied ML, or data‑driven platform development
3+ years in a technical lead or senior ML engineering capacity
Deep expertise in:
Feature engineering and data pipelines
Model training and evaluation
Real‑time or near‑real‑time inference systems
Strong software engineering skills in Python, Java, or similar languages
Practical experience with AI‑assisted development tools to streamline ML workflows
Preferred Qualifications
Experience with personalization, recommendation, or decisioning platforms
Familiarity with distributed systems and event‑driven architectures
Experience deploying models in regulated or high‑reliability settings
Knowledge of model explainability and fairness methodologies
Success Criteria
Models deliver reliable performance in real‑time decisioning workflows
ML systems scale effectively without excessive operational burden
Experimentation cycles are efficient, repeatable, and measurable
Engineering teams have confidence in model outputs and their transparency
AI‑assisted tools drive measurable improvements in development speed and model quality
Additional Information
SSN Alert Statement
Humana values personal identity protection. Please be aware that applicants may be asked to provide their Social Security Number, if it is not already on file. When required, an email will be sent from Humana@myworkday.com with instructions on how to add the information into your official application on Humana’s secure website.
WAH Internet Statement
To ensure Home or Hybrid Home/Office employees’ ability to work effectively, the self‑provided internet service of Home or Hybrid Home/Office employees must meet the following criteria:
At minimum, a download speed of 25 Mbps and an upload speed of 10 Mbps is required; wireless, wired cable or DSL connection is suggested.
Satellite, cellular and microwave connection can be used only if approved by leadership.
Employees who live and work from Home in the state of California, Illinois, Montana, or South Dakota will be provided a bi‑weekly payment for their internet expense.
Humana will provide Home or Hybrid Home/Office employees with telephone equipment appropriate to meet the business requirements for their position/job.
Work from a dedicated space lacking ongoing interruptions to protect member PHI / HIPAA information.
Travel: While this is a remote position, occasional travel to Humana's offices for training or meetings may be required.
Scheduled Weekly Hours
40
Pay Range
$129,300 – $177,800 per year
This job is eligible for a bonus incentive plan. This incentive opportunity is based upon company and/or individual performance.
Description of Benefits
Humana, Inc. and its affiliated subsidiaries (collectively, “Humana”) offers competitive benefits that support whole‑person well‑being. Associate benefits are designed to encourage personal wellness and smart healthcare decisions for you and your family while also knowing your life extends outside of work. Among our benefits, Humana provides medical, dental and vision benefits, 401(k) retirement savings plan, time off (including paid time off, company and personal holidays, volunteer time off, paid parental and caregiver leave), short‑term and long‑term disability, life insurance and many other opportunities.
Application Deadline
03-19-2026
About us
Humana Inc. (NYSE: HUM) is committed to putting health first – for our teammates, our customers and our company. Through our Humana insurance services and CenterWell healthcare services, we make it easier for the millions of people we serve to achieve their best health – delivering the care and service they need, when they need it. These efforts are leading to a better quality of life for people with Medicare, Medicaid, families, individuals, military service personnel, and communities at large.
Equal Opportunity Employer
It is the policy of Humana not to discriminate against any employee or applicant for employment because of race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, age, marital status, genetic information, disability or protected veteran status. It is also the policy of Humana to take affirmative action, in compliance with Section 503 of the Rehabilitation Act and VEVRAA, to employ and to advance in employment individuals with disability or protected veteran status, and to base all employment decisions only on valid job requirements. This policy shall apply to all employment actions, including but not limited to recruitment, hiring, upgrading, promotion, transfer, demotion, layoff, recall, termination, rates of pay or other forms of compensation and selection for training, including apprenticeship, at all levels of employment.
Humana complies with all applicable federal civil rights laws and does not discriminate on the basis of race, color, national origin, age, disability, sex, sexual orientation, gender identity or religion. We also provide free language interpreter services. See our https://www.humana.com/legal/accessibility-resources?source=Humana_Website.
#J-18808-Ljbffr
In Summary: We are seeking a Lead Machine Learning Engineer to architect, develop, and manage machine learning systems that enable real‑time, personalized decision‑making across digital and assisted channels . This position centers on production machine learning engineering . You will lead the creation of ML pipelines, online inference services, and decision‑time scoring logic, utilizing AI‑assisted and agentic solutions .
En Español: Consigue formar parte de nuestra comunidad cuidadosa y ayúdanos a poner la salud en primer lugar Estamos buscando un ingeniero líder de aprendizaje automático para diseñar, desarrollar y administrar sistemas de machine learning que permitan tomar decisiones personalizadas en tiempo real en canales digitales y asistidos. Estas plataformas aprovechan el modelado predictivo, algoritmos de optimización y datos contextuales para identificar la siguiente acción más relevante para cada individuo a escala, con una latencia mínima, y con un fuerte énfasis en fiabilidad y explicabilidad. Esta posición se centra en la ingeniería del aprendizaje automatizado de producción. Dirigirá la creación de tuberías de aprendizaje automático, servicios de inferencia en línea y procedimientos de puntuación de decisiones para garantizar que los sistemas cumplan con requisitos estrictos de latencia, escalabilidad, fiabilidad y precisión en contextos reales. Responsabilidades clave Diseño de Sistemas ML & Arquitectura Diseñar y gestionar sistemas de aprendizage automático de extremo a extremo, incluidas: Ingeniería de características y estrategias de reutilización Pipelines de capacitación offline Servicios de inferencias y puntuaciones online Servicios en línea Desarrollo de modelos, lanzamiento y procesos de retroceso Asegurar que las soluciones asistidas por inteligencia artificial (IA) satisfagan rigurosos requerimientos de latencia, escaliabilidad, confiabilidad y exactitud en contexto real. Esta función garantiza que los sistemas de aprendizaje automático no sólo sean precisos sino también fiables, interpretables y eficientes para desarrollar y mantener. Utilice sus habilidades para tener un impacto Requeridas Qualificaciones Experiencia superior a 8 años en ingeniería de aprendizado automático, ML aplicado o desarrollo de plataformas basadas en datos 3+ años en una capacidad técnica principal o avanzada de ingeniería ML Conocimiento profundo en: Ingeniería de características y tuberías de datos Formación y evaluación de modelos Sistemas de inferencia en tiempo real o casi-realista Competencias sólidas en software en Python, Java u idiomas similares Experiencia práctica con herramientas de desarrollo AI para agilizar los flujos de trabajo de ML Experiencia preferida Medidas cualificadas con personalización, recomendaciones o plataformas de decisión Familiariedad con sistemas distribuidos y arquitecturas de eventos Con conocimientos humanos orientados Modelos de protección regulada o configuraciones de alta fiabilidad Definiciones de rendimiento Evaluación e imparcialidad Los equipos experimentales tienen capacidades adicionales para mejorar la eficacia del modelo de gestión de las pruebas de inteligencia artificial Otras tecnologías operativas son el sistema de análisis de velocidad y de funcionamiento sin escalas excedurable Tenga en cuenta que a los solicitantes se les puede pedir proporcionar su Número de Seguro Social, si aún no está registrado. Cuando sea necesario, se enviará un correo electrónico desde Humana@myworkday.com con instrucciones sobre cómo agregar la información a su solicitud oficial en el sitio web seguro de Humanas. Declaración de Internet WAH Para garantizar la capacidad para trabajar eficazmente de los empleados del hogar o híbrido domiciliario/ofisical, el servicio de internet autoproveído de los trabajadores del Hogar o Hibrid Home /Office debe cumplir con los siguientes criterios: Se requiere una velocidad de descarga mínima de 25 Mbps y una velocidade de carga de 10 Mbps; se sugiere conexión inalámbrica, cable por cable o DSL. La conexión por satélite, móvil y microondas solo pueden utilizarse si lo aprueba el liderazgo. Esta oportunidad de incentivo se basa en el desempeño corporativo y/o individual. Descripción de Beneficios Humana, Inc. y sus filiales afiliadas (en conjunto, Humana) ofrecen beneficios competitivos que apoyan el bienestar de toda la persona. Los beneficios asociados están diseñados para fomentar el bien estar personal y las decisiones inteligentes sobre salud para usted y su familia al tiempo que sabe que su vida se extiende fuera del trabajo. Entre nuestros beneficios, Humana ofrece beneficios médicos, dentales y visuales, 401k) plan de ahorro de jubilación, tiempo libre (incluyendo vacaciones remuneradas, vacaciones de empresa y personales, descanso voluntario, licencia de padres y cuidadores pagada), discapacidad a corto y largo plazo, seguro de vida y muchas otras oportunidades. Fecha límite de solicitud 03-19-2026 Sobre nosotros Humana Inc. (NYSE: HUM) está comprometida con ofrecer los mejores servicios sanitarios a nuestro equipo, y nuestra compañía hace más fácil prestar servicios de atención médica a nuestros clientes cuando necesitan un mejor servicio. Estos esfuerzos están llevando a una mejor calidad de vida para las personas con Medicare, Medicaid, familias, individuos, personal del servicio militar y comunidades en general. Empleador de Igualdad de Oportunidad Es la política de Humana no discriminar a ningún empleado o solicitante de empleo por razón de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, edad, estado civil, información genética, discapacidad o estatus veterano protegido. También es la política humana tomar medidas afirmativas, de conformidad con la Sección 503 de la Ley de Rehabilitación y VEVRAA, para contratar y avanzar en el empleo a los individuos con discapacidad u estatus de veterano protegido, y basar todas las decisiones sólo sobre requisitos válidos de trabajo. Esta página web se aplicará a todas las acciones sexuales, incluidas pero no limitadas a niveles de reclutamiento, promoción laboral, contratación, actualización, desacceso de recursos, transferencia de servicios laborales gratuitos, tasas de destitución, renombre de identidad, compensación y otros tipos de discriminación, incluyendo nuestra legislación federal, etc.