Descripción
Resumen:
Este puesto de Ingeniero Senior de Operaciones de Aprendizaje Automático (ML Ops) brinda liderazgo técnico para iniciativas de IA, impulsando la arquitectura, escalabilidad y excelencia operativa de las plataformas de IA empresarial.
Aspectos destacados:
1. Liderar la arquitectura y la excelencia operativa de las plataformas de IA empresarial.
2. Vincular la innovación avanzada en IA con ingeniería de calidad productiva.
3. Acelerar la implementación de soluciones de IA e influir en la hoja de ruta a largo plazo de IA.
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Nuestros dispositivos médicos ayudan a más de 10 000 personas a tener corazones más sanos, mejoran la calidad de vida de miles de personas que viven con dolor crónico y trastornos del movimiento, y liberan a más de 500 000 personas con diabetes de los pinchazos rutinarios en los dedos.
Trabajar en Abbott
En Abbott puedes realizar un trabajo significativo, crecer y aprender, cuidarte a ti mismo y a tu familia, ser tú mismo y vivir una vida plena. También tendrás acceso a:
Desarrollo profesional en una empresa internacional donde podrás construir la carrera que siempre soñaste.
Los empleados pueden calificar para obtener cobertura médica gratuita en nuestro plan médico PPO del Plan de Inversión en Salud (HIP) en el próximo año calendario.
Un excelente plan de ahorro para la jubilación con una alta contribución por parte del empleador.
Reembolso de matrícula, el programa Freedom 2 Save para deuda estudiantil y el beneficio educativo FreeU: un camino asequible y conveniente para obtener una licenciatura.
Una empresa reconocida como un excelente lugar para trabajar en decenas de países de todo el mundo y nombrada una de las empresas más admiradas del mundo por la revista Fortune.
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LA OPORTUNIDAD
Este puesto de Ingeniero Senior de Operaciones de Aprendizaje Automático (ML Ops) puede desempeñarse desde nuestra ubicación de Santa Clara, CA.
El Ingeniero Senior de Operaciones de Aprendizaje Automático (ML Ops) brindará liderazgo técnico para las iniciativas de IA Digital de Dispositivos Médicos (MDD) de Abbott, impulsando la arquitectura, escalabilidad y excelencia operativa de las plataformas de IA empresarial. Este puesto vincula la innovación avanzada en IA con la ingeniería de calidad productiva, define la estrategia técnica, establece las mejores prácticas para MLOps y la gobernanza de IA, y lidera el diseño y la evolución de una infraestructura de IA robusta y escalable. El Ingeniero Senior de Operaciones de Aprendizaje Automático (ML Ops) colaborará estrechamente con científicos de datos, desarrolladores de algoritmos, equipos de infraestructura, líderes de producto y partes interesadas multifuncionales para acelerar la implementación de soluciones de IA, garantizar su fiabilidad y cumplimiento normativo, e influir en la hoja de ruta tecnológica a largo plazo de IA en toda la organización.
En qué trabajarás
Diseñar una infraestructura híbrida de aprendizaje automático (ML), altamente disponible, segura y escalable, tanto en la nube como local, que incluya ingesta de datos, anotación, ingeniería de características, entrenamiento, validación, despliegue y supervisión.
Interactuar directamente con científicos de ML y actuar como puente o elemento de integración entre ciencia e ingeniería.
Implementar flujos de trabajo sólidos de CI/CD para modelos de ML, incluyendo pruebas, estrategias de implementación progresiva y reversión, y gobernanza normativa.
Garantizar el cumplimiento estricto de normativas y estándares de privacidad, como HIPAA, GDPR y las directrices sobre Software como Dispositivo Médico (SaMD).
Impulsar la alineación y adopción de la estrategia arquitectónica con los líderes empresariales.
Capacitar y orientar a ingenieros de ML e ingenieros de software, establecer estándares de codificación y llevar a cabo revisiones detalladas de diseño y arquitectura.
Calificaciones
Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o campo relacionado.
Experiencia mínima de 8 años; título de maestría con al menos 6 años de experiencia relacionada, o doctorado con al menos 4 años de experiencia relacionada.
Amplia experiencia en el desarrollo de infraestructura de ML para seguimiento de experimentos, entrenamiento de modelos, control de versiones de datos, herramientas de anotación, servicio de modelos, supervisión y observabilidad.
Experiencia en infraestructura de desarrollo de IA generativa (GenAI) e IA basada en agentes, incluyendo fundamentación (grounding), recuperación-aumentada por generación (RAG), MCP y ingeniería de indicaciones (prompt engineering).
Experiencia en el desarrollo de productos de IA en plataformas de computación en la nube (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud), tecnologías de contenerización (por ejemplo, Docker, Kubernetes), herramientas de orquestación de pipelines (por ejemplo, Airflow) e infraestructura como código (IaC) (por ejemplo, Terraform).
Conocimientos prácticos de herramientas como Azure ML SDK, Azure Data Factory, Databricks, Spark u otras tecnologías afines.
Comprensión sólida de tecnologías de bases de datos (por ejemplo, SQL, NoSQL) y principios de modelado de datos.
Amplia experiencia trabajando con metodologías ágiles de desarrollo de software, como Scrum y Kanban, y dentro de pipelines de CI/CD.
Experiencia incorporando principios de Seguridad por Diseño (Security by Design) en el desarrollo de productos de IA.
Experiencia en la interacción con ejecutivos o líderes senior.
Conocimiento de diversos aspectos de prácticas y marcos arquitectónicos: empresarial, de aplicaciones, de datos, de seguridad, de infraestructura y de gobernanza.
Experiencia con arquitecturas de microservicios y sistemas distribuidos.
Experiencia en la revisión y selección de soluciones de arquitectura técnica y de aplicaciones.
Certificaciones y especializaciones en IA/ML, modelos de lenguaje grande (LLM) y plataformas en la nube.
Excelentes habilidades comunicativas orales, escritas y de presentación.
Experiencia en liderazgo de equipos y capacidad demostrada de mentoría.
Preferible
Experiencia laboral en un entorno regulado por la FDA (por ejemplo, software validado relacionado con productos médicos, farmacéuticos o de ciencias de la vida).
Experiencia en presentaciones ante la FDA bajo el proceso 510(k) y en el desarrollo de productos de ML de calidad clínica.
Comprensión sólida del proceso de pensamiento de diseño, así como pasión y conocimientos prácticos para influir en la estrategia de diseño.
Publicaciones, patentes o contribuciones notables a proyectos de código abierto.
Antecedentes en procesamiento de señales, visión por computadora o aprendizaje multimodal.
Familiaridad con las mejores prácticas de seguridad de datos, anonimización de datos, generación de datos sintéticos y aprendizaje federado.
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#software
El salario base para este puesto es de $130 700,00 – $261 300,00. En ciertas ubicaciones, el rango salarial puede variar respecto del publicado.
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