Insulet comenzó en el año 2000 con una idea y una misión: permitir que nuestros clientes disfruten de una vida más sencilla, libre y saludable mediante el uso de nuestra plataforma de productos Omnipod®. En las últimas dos décadas, hemos mejorado la vida de cientos de miles de pacientes utilizando tecnología innovadora que es portátil, resistente al agua y adaptable a su estilo de vida. Estamos buscando personas altamente motivadas y orientadas al rendimiento para formar parte de nuestro equipo en expansión. Lo logramos contratando personas excepcionales guiadas por valores compartidos que superan las expectativas de los clientes. ¡Nuestro éxito continuo depende de ello! **Título del puesto:** Ingeniero de Aprendizaje Automático/Inteligencia Artificial **Departamento:** Centro de Excelencia en Analítica **Jefe/Supervisor:** Gerente, Tecnologías de Analítica **Estado FLSA:** Exento **Descripción general del puesto:** Insulet Corporation, fabricante de Omnipod, es líder en bombas de insulina sin tubos. El rol de Ingeniero de ML/AI consiste en apoyar la investigación y el desarrollo de iniciativas globales de analítica, ciencia de datos e inteligencia artificial, según la estrategia de analítica de datos de Insulet. Trabajando con el Gerente de Tecnologías de Analítica, aprovechará tecnologías en la nube y desarrollará modelos que impulsen la próxima fase de las tecnologías de Insulet. Colaborará con científicos de datos del Centro de Excelencia en Analítica, I\&D y expertos clínicos para desarrollar sistemas de páncreas artificial de próxima generación que tengan un impacto significativo en la vida de los pacientes. Utilizando técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones en datos de series temporales, desarrollará algoritmos para recomendar comportamientos óptimos individualizados y parámetros de la bomba, afectando directamente los resultados clínicos para nuestros pacientes. Somos una empresa de rápido crecimiento que ofrece un entorno laboral dinámico y enormes oportunidades de crecimiento profesional. **Responsabilidades:** * Aprovechar tecnologías de computación en la nube y GPU para canalizaciones automatizadas de aprendizaje automático y análisis, como Azure, AWS, GCP, etc. * Utilizar procesamiento paralelo para ingerir grandes conjuntos de datos como conjuntos de entrenamiento y prueba para modelos de aprendizaje automático. * Desarrollar algoritmos personalizados de extracción de características y reducción de dimensionalidad para aumentar la separabilidad de clases. * Explorar patrones en los datos utilizando herramientas existentes de ciencia de datos y programas creados por uno mismo. * Trabajar con científicos de datos para realizar análisis estadísticos y modelado predictivo. * Desarrollar e implementar algoritmos para la optimización de la terapia con bomba de insulina y el control de insulina del páncreas artificial de próxima generación. * Comunicar claramente los hallazgos a una audiencia amplia, en relación con los objetivos comerciales. * Mentorear a ingenieros/científicos juniors. * Realizar otras tareas según sea necesario. **Educación y experiencia:** * Se requiere título posgraduado en Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica y Computacional o campo estrechamente relacionado. * Al menos 2 años de experiencia laboral en aprendizaje automático, inteligencia artificial o inferencias estadísticas. * Es deseable experiencia en la industria de dispositivos médicos o atención médica. **Habilidades/Competencias:** * Mentalidad orientada a metas * Experiencia en Python y lenguajes de procesamiento paralelo como Spark/PySpark, Hadoop * Experiencia en herramientas basadas en la nube, como Databricks, Microsoft Azure, AWS * Experiencia en la construcción y entrenamiento de redes neuronales en GPU utilizando Tensorflow o Keras * Conocimientos sobre fisiopatología de la diabetes, señalización de insulina y/o fisiología humana son deseables * Capacidad para trabajar de forma independiente sin supervisión detallada, manteniendo comunicaciones efectivas con líderes y partes interesadas. * Capacidad para comunicarse eficazmente y documentar objetivos y procedimientos.