Asociado - BIM

Descripción

Resumen: Se busca a líderes altamente calificados en aplicaciones de IA generativa con experiencia en el desarrollo e implementación de aplicaciones de IA generativa centradas en Datos y Analítica en el ámbito de las Ciencias de la Vida. Aspectos destacados: 1. Liderar el desarrollo e ingeniería de aplicaciones de IA generativa en Ciencias de la Vida 2. Integrar y ajustar finamente modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT, Claude y Mistral 3. Impulsar el intercambio de conocimientos y pruebas de concepto (PoC) para promover la adopción de la IA generativa **Resumen del puesto** -------------------- **Líderes altamente calificados en aplicaciones de IA generativa con 5 a 9 años de experiencia total**, que hayan trabajado en el desarrollo e implementación de aplicaciones basadas en IA 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, recuperación aumentada por generación (RAG), grafos de conocimiento y frameworks de IA generativa/LLM (LangChain, LangGraph), así como servicios en la nube de AWS/Azure, con 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 para resolver problemas de los clientes en el ámbito de los datos y la analítica de las Ciencias de la Vida. **Responsabilidades laborales** ------------------------ **1. Desarrollo e ingeniería de aplicaciones de IA generativa** * **Construir microservicios o capas de API** que expongan funcionalidades de IA de forma segura entre equipos y sistemas. * Garantizar canalizaciones robustas de CI/CD, control de versiones (GitHub, Bitbucket, GitLab) y contenerización (Docker, Kubernetes). * 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. * Colaborar con los 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**. **2. Integración y ajuste fino de modelos de IA** * Liderar la integración de modelos de lenguaje grande (LLM) (GPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Mistral, Snowflake Cortex, etc.) en aplicaciones empresariales de alto nivel. * Ajustar finamente o afinar mediante prompts modelos fundamentales utilizando datos específicos del dominio (comerciales, de pacientes, omnicanal, clínicos o relacionados con el acceso al mercado). * Apoyar el diseño de arquitecturas RAG aprovechando bases de datos vectoriales (ChromaDB, Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.). * Desarrollar marcos de ingeniería de prompts y salvaguardias para garantizar la veracidad, interpretabilidad y cumplimiento normativo. * Establecer canalizaciones de evaluación del rendimiento, precisión, latencia y detección de alucinaciones del modelo. **3. Colaboración** * Mantenerse actualizado sobre las últimas 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 IA generativa** en toda la organización. **Formación académica** ------------- Ingeniería en Informática / Licenciatura en Tecnología Maestría en Aplicaciones Informáticas**Experiencia laboral** ------------------- **Líderes altamente calificados en aplicaciones de IA generativa con 5 a 9 años de experiencia total**, que hayan trabajado en el desarrollo e implementación de aplicaciones basadas en IA 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, recuperación aumentada por generación (RAG), grafos de conocimiento y frameworks de IA generativa/LLM (LangChain, LangGraph), así como servicios en la nube de AWS/Azure, con 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 para resolver problemas de los clientes en el ámbito de los datos y la analítica de las Ciencias de la Vida. **Competencias conductuales** ---------------------------- Sentido de propiedad Trabajo en equipo y liderazgo Adecuación cultural Motivación para aprender y crecer**Competencias técnicas** -------------------------- Resolución de problemas Conocimiento de las ciencias de la vida Comunicación Amazon SageMaker Amazon Redshift Jupyter Notebook Python SQL React**Habilidades** ----------