Gerente Senior

Descripción

Resumen: Se busca un Líder de Aplicaciones de IA Generativa altamente calificado para diseñar, desarrollar, probar e implementar aplicaciones de IA generativa centradas en Datos y Analítica en el ámbito de las ciencias de la vida. Aspectos destacados: 1. Dirigir la arquitectura y el diseño de extremo a extremo de aplicaciones de IA generativa. 2. Desarrollar interfaces front-end impulsadas por IA generativa e integrar modelos de lenguaje grande (LLM) en aplicaciones empresariales. 3. Impulsar el intercambio de conocimientos y el liderazgo intelectual en IA generativa para las ciencias de la vida. **Resumen del puesto** -------------------- **Líderes de Aplicaciones de IA Generativa altamente calificados con 8 a 15 años de experiencia total**, capaces de liderar el diseño, desarrollo, prueba 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, RAG (generación con recuperación aumentada), grafos de conocimiento y marcos de IA generativa/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 de resolución de problemas para clientes en los ámbitos de datos y analítica de las 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. **Responsabilidades del puesto** ------------------------ * **Arquitectura y diseño de soluciones** * Dirigir la **arquitectura y el diseño de extremo a extremo** de aplicaciones de IA generativa * Definir planos de solución que combinen modelos de lenguaje grande (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/herramientas de IA generativa (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, etc.)** * Colaborar con ingenieros de datos y expertos del sector farmacéutico para diseñar modelos semánticos de datos y una **base de conocimiento con conciencia contextual**. * **Desarrollo e ingeniería de aplicaciones de IA generativa** * **Dirigir 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** * Dirigir la integración de modelos de lenguaje grande (LLM) (GPT de OpenAI, Anthropic Claude, Mistral, Snowflake Cortex, etc.) en aplicaciones empresariales de alta calidad. * Ajustar finamente o ajustar mediante indicaciones (prompt-tuning) modelos fundamentales usando datos específicos del dominio (comerciales, clínicos, de pacientes, omnicanal 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 indicaciones (prompt engineering) 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** * Dirigir un equipo transfuncional de desarrollo 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 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 IA 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 las ciencias de la vida. **Formación académica** ------------- Ingeniero Técnico / Licenciado en Ingeniería Maestría en Aplicaciones Informáticas**Experiencia laboral** ------------------- **Líderes de Aplicaciones de IA Generativa altamente calificados con 8 a 15 años de experiencia total**, capaces de liderar el diseño, desarrollo, prueba 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, RAG, grafos de conocimiento y marcos de IA generativa/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 de resolución de problemas para 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 Conocimientos sobre ciencias de la vida Comunicación Gestión de proyectos Desarrollo de capacidades / liderazgo intelectual IA y Aprendizaje Automático (IA/ML) Python React Azure ML Studio AWS CodeBuild Ciencia de datos y aprendizaje automático (ML/DS)**Habilidades** ----------