Royaume-Uni
AKA
Calyx
Agentic AI Engineer
Royaume-Uni
United Kingdom
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Nous avons pour mission de changer l'avenir de la recherche clinique. Chez Perceptive, nous aidons l'industrie biopharmaceutique à commercialiser plus rapidement des traitements médicaux. Notre mission est de changer le monde, mais pour y parvenir, nous avons besoin de personnes comme vous.
En tant qu'Agentic AI Engineer, vous concevrez, développerez et opérationnaliserez des capacités d'IA agentiques pour accroître l'automatisation, améliorer la qualité des données et accélérer la prise de décision dans les essais cliniques d'imagerie médicale.
Ce poste se concentre sur la construction d'agents IA capables d'exécuter de manière fiable des flux de travail tels que la réception et la validation des données d'imagerie, la réconciliation des métadonnées, les vérifications basées sur le protocole, le support de contrôle qualité et l'extraction structurée à partir d'artefacts multimodaux (DICOM, non-DICOM, rapports, PDF). Parallèlement, le poste contribuera à transformer le cycle de vie du développement produit (PDLC) de l'entreprise en un cycle de vie piloté par l'IA, permettant des flux de travail agentiques, de la découverte produit (par exemple, synthèse des exigences, recherche, élaboration du backlog) à la livraison et au déploiement (par exemple, génération de tests, préparation des versions, automatisation de la documentation) en passant par les opérations de production (par exemple, triage des incidents, informations d'observabilité, runbooks automatisés), tout en garantissant la sécurité, la conformité, la traçabilité et la supervision humaine.
Venez tel que vous êtes. Nous sommes fiers d'être un employeur respectant l'égalité des chances. Nous ne faisons aucune discrimination fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe (y compris la grossesse, l'accouchement ou les conditions médicales connexes), l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'expression de genre, l'âge, le statut de vétéran protégé, le statut de personne handicapée ou toute autre caractéristique légalement protégée.
CE QUE NOUS POUVONS VOUS OFFRIR ?
Outre la satisfaction professionnelle, nous pouvons vous offrir :
VOUS
- 25 jours de congés (avec possibilité d'en acheter davantage)
SANTÉ
- Plan de remboursement des frais de santé
- Assurance santé, assurance dentaire et bilans de santé privés en option
- Programme vélo-travail
PATRIMOINE
- Régime de retraite généreux avec une contribution de l'employeur allant jusqu'à 10%
- Assurance décès
- Prêt de titre de transport
Responsabilités clés
Collaborations interfonctionnelles
- Collaborer avec les équipes Produit, Opérations Imagerie, Ingénierie des Données, QA, Sécurité et Réglementation/Qualité pour identifier les opportunités d'automatisation à forte valeur ajoutée et définir des cas d'utilisation d'IA agentiques.
- Traduire les flux de travail d'imagerie des essais cliniques et les processus PDLC en modèles de tâches prêts pour les agents (entrées, sorties, contraintes, garde-fous, critères d'acceptation).
- Travailler avec des experts pour définir des grilles de qualité, des ensembles de données d'évaluation et des flux de revue humaine afin de valider les sorties des agents.
- Soutenir la gestion du changement : aider les équipes à adopter les fonctionnalités agentiques avec des modèles d'UX clairs, une intégration et une documentation.
Propriété technique
- Promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie pour les systèmes agentiques : fiabilité, observabilité, évaluation, reproductibilité et modèles sécurisés dès la conception.
- Contribuer aux normes internes pour : le contrôle des invites/versions, les outils/plugins d'agents, la configuration de la récupération, le grounding/les citations et la revue humaine.
- Participer aux revues de conception et fournir des conseils sur la sélection des frameworks et des architectures.
- Coacher les pairs par le biais de revues de code, de jumelages, de démonstrations et de sessions de partage de connaissances.
Développement d'algorithmes et de logiciels
- Construire des flux de travail agentiques (raisonnement multi-étapes + utilisation d'outils) qui prennent en charge les processus d'essais d'imagerie tels que :
- réception et validation des données (DICOM/non-DICOM), vérifications de cohérence des métadonnées
- support de contrôle qualité basé sur le protocole et détection des écarts
- vérifications de l'exhaustivité des données et création d'incidents structurés
- résumé automatisé des paquets d'imagerie et génération de contexte pour les réviseurs
- Implémenter des modèles de génération augmentée par récupération (RAG) basés sur des sources de connaissances contrôlées (SOP, protocoles, spécifications, runbooks), avec traçabilité.
- Développer des harnais d'évaluation pour le comportement des agents : taux de succès des tâches, vérifications d'hallucination/grounding, tests de régression et analyse des biais/modes de défaillance.
- Contribuer à du code de qualité production (APIs, services, pipelines) avec des tests rigoureux, une documentation et une maintenabilité.
Déploiement et intégration (MLOps)
- Empaqueter et déployer des services agentiques en utilisant les modèles cloud et SDLC approuvés : CI/CD, infrastructure-as-code, gestion des secrets et promotion des environnements.
- Implémenter des garde-fous et des contrôles : contrôle d'accès, permissions d'outils, sandboxing, filtrage de contenu, limites de débit et journalisation d'audit.
- Construire l'observabilité : traces, logs structurés, télémétrie d'évaluation, surveillance des coûts et analyse des erreurs (exécutions d'agents, appels d'outils, hits de récupération, performances du modèle).
- Assurer des opérations de production sûres : stratégies de rollback, feature flags, déploiements canary et playbooks d'incidents.
Application de l'innovation et de la recherche
- Se tenir au courant des modèles d'IA agentiques (planification, utilisation d'outils, mémoire, coordination multi-agents, sorties structurées) et évaluer leur faisabilité pour les flux de travail réglementés.
- Prototyper et valider rapidement de nouvelles capacités, puis les renforcer en fonctionnalités prêtes pour la production.
- Mener des expériences comparant les modèles, les invites, les stratégies de récupération et les architectures d'agents ; documenter les résultats et les recommandations.
- Identifier les opportunités de standardiser et de réutiliser les composants d'agents dans les flux de travail d'imagerie clinique et l'automatisation du PDLC.
Autre
- Effectuer toute autre tâche raisonnable demandée.
Compétences fonctionnelles (Connaissances/Compétences techniques)
- Solides compétences en ingénierie logicielle (architecture propre, APIs, tests, revues de code).
- Solide connaissance des modèles RAG et de grounding de connaissances (chunking, embeddings, qualité de récupération, citations/traçabilité).
- Familiarité avec MLOps / DevOps : CI/CD, surveillance, journalisation, pratiques de déploiement sécurisées.
- Fondamentaux de la gestion des données : conception de schémas, validation des données, lignage des données et auditabilité.
- Solides compétences en communication ; capable d'expliquer les compromis techniques aux parties prenantes non techniques.
- À l'aise pour travailler en collaboration avec différentes équipes et itérer avec les utilisateurs finaux.
- Esprit d'initiative : capable de prototyper rapidement puis de produire de manière fiable.
- Fort sens de la responsabilité et de l'engagement ; approche pragmatique du risque et de la qualité.
Expérience, Éducation et Certifications
- Solide expérience professionnelle en ingénierie logicielle, y compris la mise en production de systèmes.
- Expérience dans la mise en œuvre de systèmes basés sur LLM (flux de travail agentiques, utilisation d'outils, sorties structurées).
- Expérience pratique de l'évaluation de la qualité LLM/agent (tests hors ligne + télémétrie de production).
- Expérience démontrée dans la construction ou l'intégration d'applications alimentées par l'IA (LLMs, NLP, aide à la décision, automatisation).
- Expérience de travail dans des environnements interfonctionnels avec les équipes produit et opérationnelles.
- Expérience démontrée dans la conception de systèmes en tenant compte de la fiabilité et de la sécurité (testabilité, surveillance, modes de défaillance clairs).
- Master en informatique, ingénierie, science des données ou domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
- Exposition aux concepts d'imagerie médicale (DICOM, métadonnées, bases de la modalité) et/ou aux flux de travail d'essais cliniques, de préférence.
- Connaissance pratique des attentes logicielles réglementées (état d'esprit de validation, journaux d'audit, traçabilité), de préférence.
- Familiarité avec les principes de confidentialité/sécurité pour les données sensibles, de préférence.
- Expérience dans le secteur de la santé/sciences de la vie, des essais cliniques, des flux de travail d'imagerie ou des environnements réglementés est un plus.
- Master ou spécialisation pertinente en IA/ML est un plus.
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