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AKA
Calyx
Ingeniero Senior de IA Agentiva
Reino Unido
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Traducción automática. Consulta el original.
Sobre el puesto
Tenemos la misión de cambiar el futuro de la investigación clínica. En Perceptive, ayudamos a la industria biofarmacéutica a llevar tratamientos médicos al mercado, más rápido. Nuestra misión es cambiar el mundo, pero para ello, necesitamos gente como tú.
Como Ingeniero Senior de IA Agentiva, serás responsable del diseño, implementación y operacionalización de sistemas complejos de IA agentiva que impulsen la automatización, la escalabilidad y la calidad de los datos en los ensayos clínicos de imagenología médica. Este puesto lidera la entrega de flujos de trabajo agentivos de varios pasos y listos para producción, que soportan la ingesta de imágenes, el control de calidad, el cumplimiento de protocolos, la validación de datos y el soporte de decisiones estructuradas. El Ingeniero Senior de IA Agentiva también desempeña un papel clave en el avance del Ciclo de Vida de Desarrollo de Productos (PDLC) impulsado por IA de la empresa, desde la automatización del descubrimiento y diseño hasta la entrega, el despliegue y las operaciones de producción.
Además de las contribuciones técnicas prácticas, este puesto proporciona liderazgo técnico, mentoría a ingenieros, definición de las mejores prácticas para la fiabilidad y evaluación de agentes, y garantiza que los sistemas de IA cumplan con las expectativas de calidad, seguridad y regulatorias.
Ven como eres. Estamos orgullosos de ser un empleador que ofrece Igualdad de Oportunidades de Empleo. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, sexo (incluyendo embarazo, parto o condiciones médicas relacionadas), orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, condición de veterano protegido, condición de persona con discapacidad u otras características legalmente protegidas aplicables.
¿QUÉ PODEMOS OFRECERTE?
Aparte de la satisfacción laboral, podemos ofrecerte:
TU BIENESTAR
- 25 días de vacaciones (con la opción de comprar más)
SALUD
- Plan de Asistencia Sanitaria
- Seguro médico, dental y chequeos médicos privados opcionales
- Plan de bicicleta para ir al trabajo
PATRIMONIO
- Generoso plan de pensiones con hasta un 10% de contribución del empleador
- Seguro de vida
- Préstamo para abono de transporte
Responsabilidades Clave
Colaboraciones multifuncionales
- Liderar discusiones de descubrimiento y diseño con los equipos de Producto, Operaciones de Imagenología, Operaciones Clínicas, QA, Seguridad y Regulatorio.
- Traducir flujos de trabajo clínicos y de PDLC complejos en diseños de sistemas robustos y compatibles con agentes, con límites claramente definidos, reglas de validación y supervisión humana.
- Impulsar la alineación entre los objetivos de negocio, la estrategia de producto y la implementación técnica.
- Actuar como punto de contacto técnico para las partes interesadas en capacidades y limitaciones de IA agentiva.
Liderazgo técnico y Mentoría
- Liderar revisiones de diseño técnico para características de IA agentiva y componentes de plataforma.
- Mentorizar y entrenar a ingenieros de nivel medio en diseño de agentes, estrategias de evaluación, análisis de fallos y preparación para producción.
- Definir las mejores prácticas a nivel de equipo para la ingeniería de prompts, la fundamentación de recuperación (retrieval grounding), las métricas de evaluación y la observabilidad.
- Contribuir a la documentación interna, implementaciones de referencia y bibliotecas compartidas.
Desarrollo de Algoritmos y Software
- Diseñar y construir flujos de trabajo agentivos de extremo a extremo que involucren planificación, uso de herramientas, recuperación y salidas estructuradas.
- Implementar patrones avanzados de RAG (Retrieval-Augmented Generation) fundamentados en fuentes de conocimiento controladas (protocolos, SOPs, especificaciones, artefactos de auditoría).
- Desarrollar marcos de evaluación para medir el éxito de las tareas, la calidad de la fundamentación, el riesgo de alucinación y la regresión entre versiones de agentes.
- Construir servicios backend escalables, APIs y capas de orquestación que soporten la ejecución de agentes en producción.
Despliegue e Integración (MLOps)
- Ser responsable de los despliegues en producción de sistemas agentivos, incluyendo pipelines de CI/CD, promoción de entornos y estrategias de reversión.
- Definir estándares de observabilidad: seguimiento del razonamiento del agente, llamadas a herramientas, eventos de recuperación, errores y telemetría de costes.
- Asegurar que los sistemas cumplen con los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento (controles de acceso, registros de auditoría, protección de datos).
- Colaborar con los equipos de plataforma y DevOps para mejorar la fiabilidad y escalabilidad de los servicios de IA.
Aplicación de Innovación e Investigación
- Evaluar técnicas emergentes de IA agentiva y valorar su aplicabilidad a flujos de trabajo clínicos regulados.
- Liderar pruebas de concepto y transicionar enfoques validados a soluciones robustas y listas para producción.
- Establecer directrices para la selección de modelos, arquitecturas y métodos de evaluación.
- Contribuir a la planificación de la hoja de ruta de IA a largo plazo y a la estrategia técnica.
Otros
- Realizar cualquier otra tarea razonable que se solicite.
Requisitos mínimos
Competencias Funcionales (Conocimientos/Habilidades Técnicas)
- Habilidades avanzadas de ingeniería de software con un sólido historial de entrega de sistemas listos para producción en entornos complejos.
- Experiencia práctica en el diseño e implementación de sistemas de IA agentiva, incluyendo:
- descomposición y orquestación de tareas de varios pasos
- integración de herramientas y API
- salidas estructuradas y mecanismos de validación
- Fuerte dominio del diseño de sistemas basado en LLM, incluyendo gestión de prompts/versiones, estrategias de fundamentación y manejo de errores.
- Capacidad demostrada para diseñar e implementar marcos de evaluación para sistemas agentivos (éxito de tareas, fundamentación, detección de alucinaciones, pruebas de regresión).
- Fuerte exposición a prácticas de MLOps / DevOps, incluyendo CI/CD, monitorización, observabilidad, gestión de costes y estrategias de despliegue seguro.
- Sólida capacidad para liderar iniciativas técnicas e impulsar la alineación entre los equipos de ingeniería, producto, operaciones y calidad.
- Comunicador claro y eficaz, capaz de explicar sistemas complejos de IA agentiva, riesgos y compensaciones tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
- Mentalidad de mentoría: apoya y entrena activamente a otros ingenieros a través de revisiones de diseño, emparejamiento y retroalimentación.
- Alto nivel de propiedad y responsabilidad; cómodo asumiendo la responsabilidad de las decisiones de diseño y los resultados de producción.
- Solucionador de problemas pragmático con buen juicio de ingeniería, particularmente en escenarios ambiguos o de alto riesgo.
- Sesgo hacia la entrega manteniendo un fuerte enfoque en la calidad, la fiabilidad y la seguridad.
Experiencia, Educación y Certificaciones
- Sólida experiencia profesional en ingeniería de software.
- Experiencia trabajando en entornos multifuncionales con equipos de producto y operaciones.
- Profunda experiencia práctica con patrones de generación aumentada por recuperación (RAG), incluyendo estrategias de fragmentación (chunking), gestión de embeddings, evaluación de la calidad de recuperación y trazabilidad.
- Experiencia en la construcción de servicios backend escalables, APIs y pipelines que soporten flujos de trabajo impulsados por IA.
- Propiedad demostrada de sistemas complejos desde el diseño hasta la producción.
- Capacidad demostrada para liderar iniciativas técnicas y mentorizar ingenieros.
- Fuerte experiencia en la operacionalización de sistemas de IA a escala.
- Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Ciencia de Datos o campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
- Inglés: Fluido
- Familiaridad con ensayos clínicos o entornos de ciencias de la vida, incluyendo procesos estructurados y expectativas de calidad de datos, preferible.
- Conciencia de los principios de privacidad y seguridad de datos aplicados a datos sensibles o regulados (por ejemplo, atención médica, datos personales), preferible.
- Contribución previa a plataformas internas o marcos de ingeniería compartidos es un plus.
- Experiencia trabajando con o fuerte comprensión de los flujos de trabajo de imagenología médica (por ejemplo, metadatos DICOM, conceptos de modalidad, procesos de control de calidad de imagenología), preferible.
- Experiencia en el desarrollo de software en entornos regulados o sensibles a la calidad, con atención a la validación, auditabilidad y trazabilidad, preferible.
- Máster o especialización relevante en IA/ML es un plus.
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