Principal AI Platform Engineer

Estados Unidos

Lewes, Delaware, United States

TypeScriptPythonJavaKubernetesGo

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Sobre la oportunidad

Abbott es un líder mundial en el sector sanitario que ayuda a las personas a vivir con plenitud en todas las etapas de la vida. Nuestra cartera de tecnologías que cambian vidas abarca todo el espectro de la atención sanitaria, con empresas y productos líderes en diagnóstico, dispositivos médicos, nutrición y medicamentos genéricos de marca. Nuestros 122,000 compañeros prestan servicio a personas en más de 160 países.

La oportunidad

Un puesto de liderazgo técnico práctico responsable de la arquitectura, la ingeniería y la fiabilidad de la plataforma de IA empresarial de Abbott: el plano de control y la vía rápida que permiten a los equipos crear, desplegar y operar sistemas de IA generativa y agentes empresariales de forma segura y rápida. Este puesto es la contraparte técnica del Product Manager, AI Platform y colabora con los Product Managers de IA, los equipos de ingeniería de IA/agentes, ciencia de datos aplicada, seguridad y los equipos de ingeniería de las divisiones. El puesto está equiparado a Director y comienza como un rol de "player-coach", con la responsabilidad de hacer crecer y dirigir un equipo de ingeniería de plataformas.

Lo que harás

Definir y desarrollar la arquitectura de referencia para el plano de control de IA, los servicios de vía rápida, SDKs, las plantillas y la experiencia del desarrollador.

Diseñar y construir una pasarela de modelos que admita enrutamiento multiproveedor, conmutación por error, cuotas y limitación de velocidad, aislamiento de inquilinos, gestión de claves, contabilidad de tokens y asignación de costes (por ejemplo, una pasarela al estilo LiteLLM sobre Azure OpenAI, Amazon Bedrock o Vertex AI).

Entregar un entorno de ejecución de IA generativa para el servicio de modelos, generación aumentada por recuperación (RAG), almacenes de contexto y memoria, búsqueda vectorial e híbrida, ejecución de herramientas o código en entorno aislado (sandboxed), gestión de secretos e interoperabilidad de herramientas al estilo MCP.

Poseer el diseño técnico de los registros de modelos, agentes, prompts y herramientas, incluyendo el control de versiones, el linaje, las puertas de aprobación y promoción, la obsolescencia y la auditabilidad.

Construir observabilidad y trazabilidad de la plataforma para prompts, llamadas a modelos, llamadas a herramientas y pasos de agentes utilizando trazado distribuido (por ejemplo, convenciones semánticas de IA generativa de OpenTelemetry y herramientas de la clase de Langfuse o Arize), con señales de evaluación, calidad, deriva, latencia y costes.

Implementar seguridad, barreras de protección y controles de IA responsable en la plataforma, incluyendo el manejo de PII/PHI, defensas contra inyección de prompts, identidad en nombre de, acceso a herramientas con privilegios mínimos y aplicación de políticas.

Establecer prácticas de ingeniería de plataformas utilizando Kubernetes, infraestructura como código, CI/CD, desarrollo de software seguro, gestión de capacidad e ingeniería de fiabilidad. Definir SLOs, participar en guardias y liderar la respuesta a incidentes.

Escribir y revisar código de producción, realizar revisiones de arquitectura, establecer estándares de ingeniería y realizar recomendaciones pragmáticas de "build-versus-buy" y de proveedores con aportación presupuestaria.

Contratar, formar y desarrollar un equipo de ingeniería de plataformas de aproximadamente 3–8 ingenieros; asignar trabajo, establecer objetivos y gestionar el desarrollo profesional sin dejar de ser técnicamente práctico.

Colaborar con el Product Manager, AI Platform para secuenciar la hoja de ruta de la plataforma, comunicar las compensaciones y medir la adopción, la fiabilidad, el tiempo de incorporación y los resultados de los equipos consumidores.

Cualificaciones requeridas

10–15+ años de experiencia en ingeniería de software, ingeniería de plataformas, sistemas distribuidos o infraestructura, incluyendo un liderazgo técnico significativo.

Experiencia práctica en el diseño y operación de plataformas de IA/IA generativa empresariales o plataformas comparables de desarrollo, datos o ML en producción.

Sólida capacidad de ingeniería de software en Python y al menos uno de TypeScript, Go o Java, con experiencia en APIs, sistemas distribuidos, pruebas, revisión de código y SDLC seguro.

Profundo conocimiento técnico de pasarelas de modelos, entornos de ejecución de IA generativa, RAG, registros de agentes, evaluación, observabilidad, trazabilidad, barreras de protección, identidad y gobernanza de plataformas.

Experiencia con contenedores y orquestación (por ejemplo, Kubernetes), infraestructura como código, CI/CD, servicios en la nube, gestión de secretos y prácticas de SLO y guardias en producción.

Licenciatura en un campo relacionado o experiencia profesional equivalente.

Capacidad demostrada para liderar decisiones técnicas, influir entre equipos, comunicarse claramente con las partes interesadas de alto nivel y gestionar un equipo de ingeniería en crecimiento.

Cualificaciones preferentes

Experiencia en la creación de plataformas de IA generativa o agentes empresariales utilizando capacidades como enrutamiento multimodelo, registros de agentes, gestión de prompts, arneses de evaluación y trazado de IA generativa.

Experiencia en un entorno altamente regulado como tecnología sanitaria, tecnología médica o ciencias de la vida, con GxP, HIPAA, validación, auditabilidad y restricciones de control de cambios.

Experiencia en la implementación de seguridad, IA responsable, privacidad, políticas y controles de costes o FinOps para infraestructura de IA compartida.

Experiencia con estándares abiertos y herramientas como MCP, OpenTelemetry, Kubernetes y prácticas de ingeniería de plataformas nativas de la nube.

El salario base para este puesto es de $149,300.00 – $298,700.00. En ubicaciones específicas, el rango salarial puede variar respecto al rango publicado.

Idiomas

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