Gerente - BIM

Descripción

Resumen: Se busca un Líder altamente calificado en Aplicaciones GenAI para diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa centradas en Datos y Analítica en el ámbito de las Ciencias de la Vida. Aspectos destacados: 1. Liderar el desarrollo de aplicaciones GenAI en los ámbitos de Datos y Analítica en Ciencias de la Vida 2. Centrarse en RAG, grafos de conocimiento y frameworks de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) (LangChain, LangGraph) 3. Integrar y ajustar finamente GPT, Claude, Mistral o Snowflake Cortex **Resumen del puesto** -------------------- **Líderes altamente calificados en Aplicaciones GenAI con 7 a 12 años de experiencia total**, capaces de liderar el diseño, desarrollo, pruebas e implementación de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa **centradas en Datos y Analítica en el ámbito de las Ciencias de la Vida**. El candidato ideal contará con una sólida formación en Python, RAG, grafos de conocimiento, frameworks de IA generativa/modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) (LangChain, LangGraph) y servicios en la nube de AWS/Azure, además de experiencia práctica integrando y ajustando finamente GPT, Anthropic Claude, Mistral o Snowflake Cortex para casos de uso empresarial reales. Será un valor añadido contar con sólidas habilidades de resolución de problemas para clientes en los ámbitos de datos y analítica de ciencias de la vida. Este puesto actúa como puente entre la ingeniería de IA, la analítica de datos y el 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 aumentada por recuperación **(RAG)** y grafos de conocimiento para **fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.** * Traducir los requisitos comerciales en **flujos de trabajo de IA modulares**, garantizando escalabilidad, seguridad y rendimiento. * Evaluar y recomendar **frameworks/herramientas de IA generativa (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 contextualizada**. * **Desarrollo e ingeniería de aplicaciones de IA generativa** * **Liderar el diseño y desarrollo full-stack utilizando Python** (**FastAPI**, Flask) y **React**/Next.js para interfaces front-end impulsadas por IA generativa. * **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 IA generativa en interfaces de usuario personalizadas o herramientas empresariales de BI como Power BI * Trabajar con equipos de ingeniería de datos y analítica para **conectar las aplicaciones de IA generativa 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 **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, Claude de Anthropic, Mistral, Snowflake Cortex, etc.) en aplicaciones empresariales de alto nivel. * Ajustar finamente o ajustar mediante prompts modelos fundamentales utilizando datos específicos del dominio (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 veracidad, interpretabilidad y cumplimiento normativo. * Establecer canalizaciones de evaluación del rendimiento, precisión, latencia y detección de alucinaciones del modelo. * **Liderazgo y colaboración** * Liderar un equipo de desarrollo transversal de IA generativa compuesto por ingenieros, analistas comerciales, científicos de datos y desarrolladores de interfaces de usuario. * Mantenerse a la vanguardia de las nuevas arquitecturas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), sistemas multiagente y marcos de razonamiento para ofrecer 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 IA generativa y al liderazgo intelectual relacionado con la IA generativa en Ciencias de la Vida. **Experiencia laboral** ------------------- **Líderes altamente calificados en Aplicaciones GenAI con 6 a 12 años de experiencia total**, capaces de liderar el diseño, desarrollo, pruebas e implementación de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa **centradas en Datos y Analítica en el ámbito de las Ciencias de la Vida**. El candidato ideal contará con una sólida formación en Python, RAG, grafos de conocimiento, frameworks de IA generativa/modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) (LangChain, LangGraph) y servicios en la nube de AWS/Azure, además de experiencia práctica integrando y ajustando finamente GPT, Anthropic Claude, Mistral o Snowflake Cortex para casos de uso empresarial reales. Será un valor añadido contar con sólidas habilidades de resolución de problemas para clientes en los ámbitos de datos y analítica de ciencias de la vida. **Competencias conductuales** ---------------------------- Trabajo en equipo y liderazgo Motivación para aprender y crecer Sentido de propiedad Adecuación cultural Gestión de talento**Competencias técnicas** -------------------------- Resolución de problemas Conocimiento en ciencias de la vida Comunicación Gestión de proyectos Atención al impacto en ingresos y gastos (P&L) Desarrollo de capacidades / liderazgo intelectual Alcance de los ingresos gestionados o entregados**Habilidades** ----------