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Resumen: Abbott busca un Ingeniero de IA para impulsar la innovación en tecnología sanitaria mediante el desarrollo de plataformas escalables y la creación de soluciones que permitan a las personas tomar el control de su salud metabólica. Aspectos destacados: 1. Impulsar la innovación en tecnología sanitaria con plataformas escalables para obtener conocimientos significativos 2. Dar forma al futuro de la salud digital al potenciar el control de la salud metabólica 3. Crear ingeniería con impacto global, llegando a millones de personas en todo el mundo Descripción del puesto**Acerca de Abbott** Abbott es un líder mundial en atención sanitaria, creando ciencia innovadora para mejorar la salud de las personas. Siempre miramos hacia el futuro, anticipando los cambios en la ciencia y la tecnología médicas**.** ¿Le interesa aplicar su amplio conocimiento técnico y su experiencia en una oportunidad dentro del campo médico para mejorar la vida de las personas? En nuestro **nuevo Centro Tecnológico en Barcelona**, se unirá a nuestro equipo comprometido con una finalidad clara para: * Impulsar la innovación en tecnología sanitaria mediante el desarrollo de plataformas escalables que transformen los datos biométricos en tiempo real en conocimientos significativos. * Dar forma al futuro de la salud digital mediante la creación de soluciones que permitan a las personas tomar el control de su salud metabólica. * Crear ingeniería con impacto global trabajando en tecnologías que lleguen a millones de personas en todo el mundo. * Avanzar en accesibilidad y compatibilidad asegurando que nuestras soluciones se integren perfectamente en diversos dispositivos y ecosistemas. **Acerca del puesto** ---------------------- El Ingeniero de IA de Abbott acelerará los **prototipos de viabilidad (PoC)** en los **productos de cuidado de la diabetes** y en las **soluciones empresariales internas**. Nuestro enfoque consiste en aplicar la **IA generativa, agentes de IA y aprendizaje automático** para mejorar las experiencias, la toma de decisiones y la eficiencia, tanto en contextos relacionados con clientes o productos como en procesos internos (por ejemplo, documentación, flujos de trabajo de calidad, análisis y automatización operativa). Este puesto es **centrado primero en IA**: se espera que utilice herramientas de IA en su trabajo diario para acelerar la entrega, manteniendo al mismo tiempo rigor ingenieril, trazabilidad y calidad. ### **Responsabilidades** * Construir **flujos de trabajo de IA de extremo a extremo**: evaluación de la lógica del modelo/agentes de datos y despliegue de prototipos. * Desarrollar **agentes de IA que utilicen herramientas** (llamadas a funciones, recuperación de información, enrutamiento, planes multinivel, estado/memoria y orquestación de flujos de trabajo). * Aplicar **principios fundamentales de IA**: comportamiento de los modelos, limitaciones, estrategias de anclaje, manejo de incertidumbre, conciencia sobre inyecciones de indicaciones y patrones de diseño seguro por defecto. * Diseñar y ejecutar **evaluaciones**: conjuntos de datos de referencia, comprobaciones automatizadas, pruebas de regresión de indicaciones/agentes y revisiones con participación humana cuando sea necesario. * Implementar **flujos de trabajo de ajuste fino o adaptación de modelos**, según corresponda (preparación de conjuntos de datos, ejecución de entrenamientos mediante servicios gestionados, control de versiones y validación). * Construir y comparar **enfoques de aprendizaje automático** (modelos de referencia, tuberías de características, métricas y análisis de errores) y combinarlos con IA generativa cuando resulte útil. * Integrar los PoC en sistemas reales mediante **APIs/servicios**, e instrumentarlos para su supervisión (latencia, coste y calidad). * Elaborar demostraciones claras y documentación exhaustiva para que los resultados se traduzcan en decisiones de continuar o no continuar, así como en siguientes pasos escalables. ### **Requisitos** * **Excelente experiencia en ingeniería con Python**: código limpio, depuración, disciplina en pruebas y capacidad para entregar prototipos rápidamente. * **Experiencia práctica con IA generativa/modelos de lenguaje grande (LLM)** utilizando APIs en la nube y entregando soluciones más allá de cuadernos interactivos (notebooks). * Experiencia comprobada construyendo **flujos de trabajo y agentes de IA que utilicen herramientas** (orquestación, enrutamiento, salidas estructuradas y gestión de estado). * Profundo conocimiento de los **principios fundamentales de IA** (razones del fallo de los modelos, alucinaciones, anclaje, compensaciones y desarrollo basado en evaluaciones). * Experiencia en **evaluación y pruebas** de sistemas de IA (pruebas unitarias/integradas más evaluación de la calidad de los modelos). * Experiencia en **ajuste fino o adaptación de modelos** (y saber cuándo *no* aplicar el ajuste fino). * Sólidos **fundamentos de aprendizaje automático** (preparación de datos, entrenamiento/inferencia, métricas, comparaciones con modelos de referencia y selección de modelos). * Excelentes habilidades comunicativas: capacidad para explicar resultados, riesgos y compensaciones tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.
