Líder de IA Generativa

Descripción

Resumen: Tiger Analytics busca un Ingeniero de Aprendizaje Automático experimentado para liderar el diseño y la integración de componentes de IA generativa (GenAI)/modelos de lenguaje grande (LLM) en aplicaciones de producción, centrándose en casos de uso en el sector sanitario. Aspectos destacados: 1. Liderar el diseño, desarrollo e integración de componentes impulsados por inteligencia artificial 2. Ser responsable del desarrollo y la integración de extremo a extremo de funciones de IA generativa (GenAI) 3. Mentorizar a ingenieros y guiar decisiones arquitectónicas Tiger Analytics busca Ingenieros de Aprendizaje Automático experimentados para unirse a nuestra firma consultora de análisis avanzado de rápido crecimiento. Nuestros empleados aportan una profunda experiencia en Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Somos el socio de análisis de confianza de múltiples empresas de la lista Fortune 500, ayudándolas a generar valor empresarial a partir de los datos. Nuestro valor empresarial y liderazgo han sido reconocidos por diversas firmas de investigación de mercado, incluidas Forrester y Gartner. Buscamos un Líder de Ingeniería práctico con una profunda experiencia en IA generativa (GenAI) y modelos de lenguaje grande (LLM) o modelos de lenguaje pequeño (SLM), capaz de liderar el diseño, desarrollo e integración de componentes impulsados por inteligencia artificial en aplicaciones reales de grado de producción. Este puesto exige sólido liderazgo técnico y buenas prácticas, un enfoque práctico para el desarrollo de aplicaciones y el diseño de sistemas con IA aplicada, dominio de herramientas y marcos modernos de IA, pilas de aplicaciones nativas en la nube y, preferiblemente, conocimientos especializados sobre las particularidades del sector sanitario. Usted liderará la entrega técnica de funciones impulsadas por IA para diversos casos de uso horizontales y verticales en el ámbito sanitario, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de los estándares empresariales de integración. Requisitos Responsabilidades Liderar la arquitectura, el diseño y la implementación de soluciones basadas en GenAI/LLM en aplicaciones empresariales listas para entornos reales. Colaborar con equipos de IA/Aprendizaje Automático para operacionalizar modelos mediante APIs, incrustaciones (embeddings), bases de datos vectoriales y técnicas de ingeniería de indicaciones (prompt engineering). Ser responsable del desarrollo y la integración de extremo a extremo de funciones de IA generativa (GenAI) en aplicaciones web/móviles. Establecer buenas prácticas para el desarrollo escalable, seguro y mantenible de aplicaciones impulsadas por IA. Optimizar el rendimiento, la latencia y la fiabilidad de las funciones de IA en producción. Impulsar prácticas DevOps para la entrega continua y el monitoreo de servicios habilitados con IA en producción. Mentorizar a ingenieros y guiar revisiones de código, decisiones arquitectónicas y prácticas DevOps. Guiar a los equipos de ingeniería en calidad del código, revisiones arquitectónicas y tutoría técnica. Evaluar herramientas emergentes de IA generativa y marcos de LLM (OpenAI, LangChain, etc.) y emitir recomendaciones sobre desarrollar frente a adquirir. Supervisar el desarrollo, las pruebas y el despliegue a nivel de aplicación. Requisitos Más de 10 años de experiencia en ingeniería de aplicaciones de extremo a extremo, con al menos 2 años liderando equipos multifuncionales. Trayectoria comprobada en el desarrollo e integración de funciones basadas en GenAI/LLM en aplicaciones empresariales. Experiencia con ajuste fino de LLM, tuberías RAG o técnicas de evaluación de modelos para casos de uso de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Conocimiento de herramientas de orquestación de LLM (LangChain, Semantic Kernel, etc.) y tecnologías de almacenamiento de incrustaciones/vectoriales. Competencia en marcos de aplicaciones como Node.js, React, Python o Java Spring Boot. Profundo conocimiento del desarrollo de APIs, la integración entre frontend/backend y los servicios en la nube (AWS, Azure o GCP). Experiencia práctica con contenerización (Docker, Kubernetes) y tuberías CI/CD. Profundo conocimiento de seguridad a nivel de aplicación, ajuste del rendimiento y monitoreo en producción. Deseable: Conocimiento profundo de los flujos de trabajo de aseguradoras sanitarias (procesamiento de reclamaciones, portales de afiliados, gestión de beneficios, etc.). Beneficios Este puesto ofrece una excelente oportunidad para un desarrollo profesional significativo en un entorno emprendedor de rápido crecimiento y gran desafío, con un alto grado de responsabilidad individual. #LI-remote