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Gerente - BIM

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Descripción

Resumen: Este puesto busca líderes altamente calificados en aplicaciones de GenAI para diseñar, desarrollar, probar e implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa centradas en Datos y Analítica en el ámbito de las Ciencias de la Vida, integrando ingeniería de IA, analítica de datos y desarrollo full-stack. Aspectos destacados: 1. Dirigir el diseño y desarrollo de aplicaciones de GenAI en los ámbitos de Datos y Analítica de las Ciencias de la Vida 2. Integrar y ajustar finamente modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para aplicaciones empresariales 3. Impulsar la adopción de la Inteligencia Artificial Generativa y el liderazgo en materia de pensamiento innovador **Resumen del puesto** -------------------- **Líderes altamente calificados en aplicaciones de GenAI con 7 a 12 años de experiencia total**, capaces de liderar el diseño, desarrollo, prueba e implementación de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa **centradas en Datos y Analítica en el dominio de las Ciencias de la Vida**. El candidato ideal contará con una sólida formación en Python, RAG (generación con recuperación aumentada), grafos de conocimiento y marcos de trabajo de Gen AI/LLM (LangChain, LangGraph), así como servicios en la nube de AWS/Azure, con experiencia práctica en la integración y ajuste fino de GPT, Anthropic Claude, Mistral o Snowflake Cortex para casos de uso empresarial reales. Será un plus contar con sólidas habilidades para resolver problemas de clientes en los ámbitos de datos y analítica de las ciencias de la vida. Este puesto integra ingeniería de IA, analítica de datos y desarrollo full-stack, creando aplicaciones inteligentes que potencian la toma de decisiones basada en datos. **Formación académica** ------------- Ingeniería en Computación / Licenciatura en Tecnología Maestría en Aplicaciones Informáticas**Responsabilidades laborales** ------------------------ * **Arquitectura y diseño de soluciones** * Apoyar la arquitectura y el diseño **de extremo a extremo** de aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa * Apoyar planos de solución que combinen modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), generación con recuperación aumentada **(RAG)** y grafos de conocimiento para **fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.** * Traducir los requisitos comerciales en **flujos de trabajo modulares de IA**, garantizando escalabilidad, seguridad y rendimiento. * Evaluar y recomendar **marcos de trabajo/herramientas de GenAI (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, etc.)** * Colaborar con ingenieros de datos y expertos en el dominio farmacéutico para diseñar modelos semánticos de datos y una **base de conocimiento consciente del contexto.** * **Desarrollo e ingeniería de aplicaciones de Gen AI** * **Liderar el diseño y desarrollo full-stack utilizando Python** (**FastAPI**, Flask) y **React**/Next.js para interfaces de usuario impulsadas por GenAI. * **Construir microservicios o capas de API** que expongan funcionalidades de IA de forma segura entre equipos y sistemas. * Garantizar robustas canalizaciones CI/CD, control de versiones (GitHub, Bitbucket, GitLab) y contenerización (Docker, Kubernetes). * Diseñar y desarrollar aplicaciones centradas en el usuario que integren de forma transparente las salidas de GenAI en interfaces de usuario personalizadas o herramientas empresariales de BI como Power BI * Trabajar con los equipos de ingeniería de datos y analítica para **conectar las aplicaciones de GenAI con los ecosistemas de datos existentes** (AWS S3, Azure Data Lake, Snowflake, Databricks, etc.) * Utilizar **grafos de conocimiento y enfoques basados en metadatos** para mejorar el razonamiento contextual y el descubrimiento de datos * Implementar cargas de trabajo de IA mediante **Azure OpenAI**, AWS SageMaker, Bedrock o **los servicios de IA de Snowflake Cortex**. * **Integración y ajuste fino de modelos de IA** * Liderar la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) (GPT de OpenAI, Anthropic Claude, Mistral, Snowflake Cortex, etc.) en aplicaciones empresariales. * Ajustar finamente o adaptar mediante prompts modelos fundamentales utilizando datos específicos del dominio (datos comerciales, de pacientes, omnicanal, clínicos o relacionados con el acceso al mercado). * Diseñar e implementar arquitecturas RAG aprovechando bases de datos vectoriales (ChromaDB, Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.). * Desarrollar marcos de ingeniería de prompts y salvaguardias para garantizar la veracidad, la interpretabilidad y el cumplimiento normativo. * Establecer canalizaciones de evaluación del rendimiento, precisión, latencia y detección de alucinaciones del modelo. * **Liderazgo y colaboración** * Liderar un equipo transfuncional de desarrollo de GenAI compuesto por ingenieros, analistas comerciales, científicos de datos y desarrolladores de interfaces de usuario. * Mantenerse a la vanguardia de las nuevas arquitecturas de LLM, sistemas multiagente y marcos de razonamiento para brindar orientación técnica a los equipos. * Impulsar **sesiones de intercambio de conocimientos y pruebas de concepto (PoC)** **para promover la adopción de la Inteligencia Artificial Generativa** en toda la organización. * Contribuir a las hojas de ruta de casos de uso de Gen AI y al liderazgo en materia de pensamiento innovador relacionado con GenAI en las Ciencias de la Vida. **Experiencia laboral** ------------------- **Líderes altamente calificados en aplicaciones de GenAI con 6 a 12 años de experiencia total**, capaces de liderar el diseño, desarrollo, prueba e implementación de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa **centradas en Datos y Analítica en el dominio de las Ciencias de la Vida**. El candidato ideal contará con una sólida formación en Python, RAG, grafos de conocimiento y marcos de trabajo de Gen AI/LLM (LangChain, LangGraph), así como servicios en la nube de AWS/Azure, con experiencia práctica en la integración y ajuste fino de GPT, Anthropic Claude, Mistral o Snowflake Cortex para casos de uso empresarial reales. Será un plus contar con sólidas habilidades para resolver problemas de clientes en los ámbitos de datos y analítica de las ciencias de la vida. **Competencias conductuales** ---------------------------- Trabajo en equipo y liderazgo Motivación para aprender y crecer Sentido de propiedad Adecuación cultural Gestión del talento**Competencias técnicas** -------------------------- Resolución de problemas Conocimiento de las ciencias de la vida Comunicación Gestión de proyectos Atención al impacto en ingresos y gastos (P&L) Desarrollo de capacidades / liderazgo en materia de pensamiento innovador Volumen de ingresos gestionados o entregados

Fuentea:  indeed Ver publicación original
María García
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