Arquitecto de GenAI

Sobre el rol

Estamos buscando un arquitecto experto en GenAI para liderar el diseño, la implementación y el desarrollo conjunto de soluciones de IA generativa de vanguardia. El candidato ideal será tanto un profesional como un arquitecto, capaz de evaluar y guiar múltiples soluciones de IA mientras trabaja en estrecha colaboración con los equipos de los clientes.

Responsabilidades clave

· Diseñe y desarrolle soluciones de IA escalables y de nivel empresarial utilizando LLM y otros modelos de ML, con un enfoque en los desafíos de la atención médica.

· Asegúrese de que los sistemas de IA prioricen la privacidad, la seguridad y la equidad y se adhieran a prácticas de IA responsables

· Diseñe e implemente salidas de IA en varios formatos (JSON, matrices, HTML) para una integración perfecta en los paneles

· Cree integraciones de API extensibles y soluciones de UI/UX de bajo código con ciclos de desarrollo cortos

· Desarrolle y optimice canalizaciones de IA, incluido el preprocesamiento de datos, la extracción de características, el entrenamiento de modelos y la evaluación

· Trabaja con frameworks (TensorFlow, PyTorch) y plataformas de código abierto como Hugging Face

· Colabore con el desarrollo de productos como experto en la materia de IA generativa

· Cree documentación clara y comunique conceptos complejos de IA a diversas partes interesadas

· Establecer las mejores prácticas y estándares para el desarrollo de la IA generativa dentro de la organización

Cualificaciones requeridas

· Licenciaturas en Ciencias de la Computación, IA o campo relacionado

· 5+ años de experiencia en ingeniería full-stack con lenguajes como C#, Python y competencia en el diseño de arquitectura

· Experiencia en la implementación de sistemas empresariales de IA en entornos de producción, incluida la visión por computadora y el NLP

· Sólida comprensión de la generación de lenguaje natural, Gen AI, transformadores, LLM e incrustaciones de texto

· +3 años de experiencia en un rol de liderazgo técnico, liderando equipos de proyectos y estableciendo la dirección técnica

· Experiencia en bibliotecas y marcos de aprendizaje automático (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, Llama Index)

· Experiencia con plataformas en la nube (AWS, GCP o Azure) y tecnologías de contenedorización

· Habilidades fuertes de resolución de problemas y capacidad de pensar críticamente y creativamente

Calificaciones preferidas

· Experiencia con aprendizaje autosupervisado, aprendizaje por transferencia y aprendizaje por refuerzo

· Familiaridad con bases de datos vectoriales como Pinecone

· Conocimiento de la ética de la IA y las prácticas responsables de la IA

Potenciando el futuro de la atención médica

La industria de la salud está al borde de un cambio de paradigma en el que los pacientes son vistos cada vez más como consumidores empoderados, utilizando tecnologías digitales para comprender y administrar mejor su propia salud. Como resultado, existe una creciente demanda de una gama de servicios centrados en el paciente, incluida la atención personalizada que se adapta a las necesidades únicas de cada individuo, la equidad en salud que garantiza el acceso a la atención para todos, la transparencia de precios para hacer que la atención médica sea más asequible, las autorizaciones previas simplificadas para medicamentos, la disponibilidad de alternativas terapéuticas, la alfabetización en salud para promover la toma de decisiones informadas, reducción de costes, y muchas otras iniciativas diseñadas para mejorar la experiencia del paciente.

ClinDCast está a la vanguardia de la configuración del futuro de la atención médica al asociarse con organizaciones de atención médica reconocidas a nivel mundial y ofrecerles soluciones innovadoras y orientación experta. Nuestro conjunto de servicios está diseñado para satisfacer una amplia gama de necesidades de las organizaciones de atención médica, incluida la innovación en TI de atención médica, la implementación y optimización de registros electrónicos de salud (EHR), la conversión de datos, los informes regulatorios y de calidad, el análisis de datos empresariales, la estrategia de interoperabilidad de FHIR, el intercambio de datos de pagador a pagador y la estrategia de interfaz de programación de aplicaciones (API).

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