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 2. Dar forma al futuro de la salud digital con soluciones de impacto 3. Crear ingeniería con impacto global para 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 médica y la tecnología**.** ¿Le interesa aplicar sus amplios conocimientos técnicos y 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 orientado a un propósito para: * Impulsar la innovación en tecnología sanitaria mediante el desarrollo de plataformas escalables que transformen datos biométricos en tiempo real en información significativa. * 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. * Mejorar la accesibilidad y compatibilidad garantizando que nuestras soluciones se integren perfectamente en diversos dispositivos y ecosistemas. **Acerca del puesto** ---------------------- El Ingeniero de IA en Abbott acelerará las **pruebas de concepto (PoC)** en los **productos para el cuidado de la diabetes** y 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/productos como en procesos internos (por ejemplo, documentación, flujos de trabajo de calidad, análisis y automatización operacional). Este puesto es **primero la IA**: se espera que utilice herramientas de IA en su trabajo diario para acelerar la entrega, manteniendo al mismo tiempo rigor técnico, trazabilidad y calidad. ### **Responsabilidades** * Construir **flujos de trabajo de IA de extremo a extremo**: evaluación de la lógica del modelo/del agente de datos, prototipo desplegable. * Desarrollar **agentes de IA que utilicen herramientas** (llamadas a funciones, recuperación, enrutamiento, planes de múltiples pasos, estado/memoria, orquestación de flujos de trabajo). * Aplicar **principios fundamentales de IA**: comportamiento del modelo, limitaciones, estrategias de anclaje, manejo de la 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 intervención humana cuando sea necesario. * Implementar **flujos de trabajo de ajuste fino o adaptación** cuando corresponda (preparación del conjunto de datos, ejecución de entrenamientos mediante servicios gestionados, control de versiones, validación). * Construir y comparar **enfoques de aprendizaje automático** (líneas base, tuberías de características, métricas, análisis de errores) y combinarlos con IA generativa cuando resulte útil. * Integrar las PoC en sistemas reales mediante **API/servicios**, e instrumentarlas para su supervisión (latencia, coste, calidad). * Elaborar demostraciones claras y documentación exhaustiva para que los resultados se traduzcan en decisiones de continuar o no continuar, y en siguientes pasos escalables. ### **Requisitos** * **Excelente ingeniería en 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 los cuadernos de notas. * Experiencia demostrable en la construcción de **flujos de trabajo y agentes de IA que utilicen herramientas** (orquestación, enrutamiento, salidas estructuradas, manejo de estado). * Profundo conocimiento de los **principios fundamentales de IA** (razones del fallo de los modelos, alucinaciones, anclaje, compensaciones, desarrollo basado en evaluación). * Experiencia en **evaluación y pruebas** de sistemas de IA (pruebas unitarias/integradas \+ evaluación de la calidad del modelo). * Experiencia con **flujos de trabajo de ajuste fino o adaptación de modelos** (y saber cuándo *no* realizar un ajuste fino). * Conocimientos sólidos de **fundamentos de aprendizaje automático** (preparación de datos, entrenamiento/inferencia, métricas, comparaciones con líneas base, selección de modelos). * Excelentes habilidades comunicativas: capacidad para explicar resultados, riesgos y compensaciones a partes interesadas técnicas y no técnicas.