Reino Unido
AKA
Calyx
Engenheiro(a) de IA Agentiva
Reino Unido
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Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a vaga
Estamos em uma missão para mudar o futuro da pesquisa clínica. Na Perceptive, ajudamos a indústria biofarmacêutica a trazer tratamentos médicos para o mercado, mais rapidamente. Nossa missão é mudar o mundo, mas para isso, precisamos de pessoas como você.
Como Engenheiro(a) de IA Agentiva, você projetará, construirá e operacionalizará capacidades de IA agentiva para aumentar a automação, melhorar a qualidade dos dados e acelerar a tomada de decisões em ensaios clínicos de imagem médica.
Esta função foca na construção de agentes de IA que possam executar fluxos de trabalho de forma confiável, como ingestão e validação de dados de imagem, reconciliação de metadados, verificações baseadas em protocolo, suporte ao controle de qualidade e extração estruturada de artefatos multimodais (DICOM, não-DICOM, relatórios, PDFs). Paralelamente, a função ajudará a transformar o Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Produto (PDLC) da empresa em um ciclo de vida impulsionado por IA – permitindo fluxos de trabalho agentivos desde a Descoberta de Produto (por exemplo, síntese de requisitos, pesquisa, modelagem de backlog) até a Entrega e Implantação (por exemplo, geração de testes, prontidão para lançamento, automação de documentação) através das Operações de Produção (por exemplo, triagem de incidentes, insights de observabilidade, runbooks automatizados), garantindo segurança, conformidade, rastreabilidade e supervisão humana.
Venha como você é. Temos orgulho de ser um empregador que oferece Igualdade de Oportunidades de Emprego. Não discriminamos com base em raça, religião, cor, origem nacional, gênero (incluindo gravidez, parto ou condições médicas relacionadas), orientação sexual, identidade de gênero, expressão de gênero, idade, status como veterano protegido, status como indivíduo com deficiência, ou outras características legalmente protegidas aplicáveis.
O QUE PODEMOS OFERECER A VOCÊ?
Além da satisfação no trabalho, podemos oferecer a você:
VOCÊ
- 25 dias de férias (com a opção de comprar mais)
SAÚDE
- Plano de Caixa de Saúde
- Opcional: plano de saúde, seguro odontológico e check-ups médicos
- Programa de incentivo ao uso de bicicleta para ir ao trabalho
FINANÇAS
- Generoso plano de previdência com contribuição do empregador de até 10%
- Seguro de vida
- Empréstimo para passe de transporte
Principais Responsabilidades
Colaborações multifuncionais
- Colaborar com Produto, Operações de Imagem, Engenharia de Dados, QA, Segurança e Regulatório/Qualidade para identificar oportunidades de automação de alto valor e definir casos de uso de IA agentiva.
- Traduzir fluxos de trabalho de imagem de ensaios clínicos e processos de PDLC em modelos de tarefas prontos para agentes (entradas, saídas, restrições, salvaguardas, critérios de aceitação).
- Trabalhar com SMEs para definir rubricas de qualidade, conjuntos de dados de avaliação e fluxos de trabalho de revisão humana para validar os resultados dos agentes.
- Apoiar a gestão de mudanças: ajudar as equipes a adotar recursos agentivos com padrões claros de UX, onboarding e documentação.
Propriedade técnica
- Promover as melhores práticas de engenharia para sistemas agentivos: confiabilidade, observabilidade, avaliação, reprodutibilidade e padrões de segurança por design.
- Contribuir para os padrões internos de: prompt/controle de versão, ferramentas/plugins de agente, configuração de recuperação, grounding/citações e revisão human-in-the-loop.
- Participar de revisões de design e fornecer orientação sobre a seleção de frameworks e arquiteturas.
- Orientar colegas através de revisões de código, pareamento, demonstrações e sessões de compartilhamento de conhecimento.
Desenvolvimento de Algoritmos e Software
- Construir fluxos de trabalho agentivos (raciocínio multi-etapas + uso de ferramentas) que suportem processos de ensaios de imagem, como:
- ingestão e validação de dados (DICOM/não-DICOM), verificações de consistência de metadados
- suporte de QC baseado em protocolo e detecção de discrepâncias
- verificações de completude de dados e criação estruturada de problemas
- sumarização automatizada de pacotes de imagem e geração de contexto para revisores
- Implementar padrões de geração aumentada por recuperação (RAG) com base em fontes de conhecimento controladas (SOPs, protocolos, especificações, runbooks), com rastreabilidade.
- Desenvolver harnesses de avaliação para o comportamento do agente: taxa de sucesso da tarefa, verificações de alucinação/grounding, testes de regressão e análise de viés/modos de falha.
- Contribuir com código de qualidade de produção (APIs, serviços, pipelines) com testes robustos, documentação e manutenibilidade.
Implantação e integração (MLOps)
- Empacotar e implantar serviços agentivos usando padrões aprovados de nuvem e SDLC: CI/CD, infraestrutura como código, gerenciamento de segredos e promoção de ambiente.
- Implementar salvaguardas e controles: controle de acesso, permissões de ferramentas, sandboxing, filtragem de conteúdo, limites de taxa e registro de auditoria.
- Construir observabilidade: traces, logs estruturados, telemetria de avaliação, monitoramento de custos e análise de erros (execuções de agentes, chamadas de ferramentas, acertos de recuperação, desempenho do modelo).
- Garantir operações de produção seguras: estratégias de rollback, feature flags, releases canary e playbooks de incidentes.
Aplicação de Inovação e Pesquisa
- Manter-se atualizado sobre padrões de IA agentiva (planejamento, uso de ferramentas, memória, coordenação multiagente, saídas estruturadas) e avaliar a viabilidade para fluxos de trabalho regulamentados.
- Prototipar e validar novas capacidades rapidamente, e então transformá-las em recursos prontos para produção.
- Executar experimentos comparando modelos, prompts, estratégias de recuperação e arquiteturas de agentes; documentar resultados e recomendações.
- Identificar oportunidades para padronizar e reutilizar componentes de agentes em fluxos de trabalho de imagem clínica e automação de PDLC.
Outros
- Realizar quaisquer outras tarefas razoáveis conforme solicitado.
Competências Funcionais (Conhecimento/Habilidades Técnicas)
- Fortes habilidades em engenharia de software (arquitetura limpa, APIs, testes, revisões de código).
- Sólida base em RAG e padrões de grounding de conhecimento (chunking, embeddings, qualidade de recuperação, citações/rastreabilidade).
- Familiaridade com MLOps / DevOps: CI/CD, monitoramento, logging, práticas de implantação segura.
- Fundamentos de manipulação de dados: design de schema, validação de dados, linhagem de dados e auditabilidade.
- Fortes habilidades de comunicação; capaz de explicar trade-offs técnicos para stakeholders não técnicos.
- Confortável trabalhando em equipes e iterando com usuários finais.
- Viés para ação: capaz de prototipar rapidamente e depois produzir de forma confiável.
- Alto senso de propriedade e responsabilidade; abordagem pragmática a risco e qualidade.
Experiência, Educação e Certificações
- Sólida experiência profissional em engenharia de software, incluindo entrega de sistemas de produção.
- Experiência na implementação de sistemas baseados em LLM (fluxos de trabalho agentivos, uso de ferramentas, saídas estruturadas).
- Experiência prática com avaliação de qualidade de LLM/agente (testes offline + telemetria de produção).
- Experiência demonstrada na construção ou integração de aplicações com IA ( LLMs, NLP, suporte à decisão, automação).
- Experiência trabalhando em ambientes multifuncionais com equipes de produto e operacionais.
- Experiência demonstrada na construção de sistemas com confiabilidade e segurança em mente (testabilidade, monitoramento, modos de falha claros).
- Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia, Ciência de Dados ou área relacionada, ou experiência prática equivalente.
- Exposição a conceitos de imagem médica (DICOM, metadados, noções básicas de modalidade) e/ou fluxos de trabalho de ensaios clínicos, preferencial.
- Conhecimento prático das expectativas de software regulamentado (mentalidade de validação, trilhas de auditoria, rastreabilidade), preferencial.
- Familiaridade com princípios de privacidade/segurança para dados sensíveis, preferencial.
- Experiência em saúde/ciências da vida, ensaios clínicos, fluxos de trabalho de imagem ou ambientes regulamentados é um diferencial.
- Mestrado ou especialização relevante em IA/ML é um diferencial.
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