Resumen: Este puesto implica desarrollar funciones de producto impulsadas por IA, diseñar experimentos, ajustar modelos y llevar a cabo proyectos desde la concepción hasta la producción en un entorno basado en datos centrado en la innovación en el ámbito de la salud. Aspectos destacados: 1. Empoderar a los clínicos mediante innovaciones de IA basadas en datos 2. Llevar proyectos desde la idea hasta el prototipo y luego a producción 3. Mentorizar y defender las mejores prácticas en IA/ML Ingeniero de Aprendizaje Automático, IA Aplicada (Híbrido) Ciudad de México Sobre nosotros En SimplePractice, estamos mejorando el acceso a una atención de calidad al dotar a los profesionales de la salud y el bienestar de todas las herramientas necesarias para prosperar en su práctica privada. Más de 250 000 proveedores confían en SimplePractice para construir sus negocios mediante nuestro software líder en la industria, que cuenta con potentes herramientas que simplifican cada parte de la gestión de la práctica. Desde las tareas administrativas hasta la atención clínica, nuestra suite de soluciones innovadoras funciona de forma integrada para reducir la carga administrativa, permitiendo que los profesionales independientes y los grupos pequeños prosperen junto con sus pacientes. Reconocido por MedTech Breakthrough como el Mejor Proveedor de Soluciones de Gestión de Prácticas en 2024 y por los Digital Health Awards en 2023, SimplePractice se enorgullece de allanar el camino hacia el futuro de la tecnología sanitaria. El puesto Nuestro equipo está dedicado a empoderar a los clínicos mediante innovaciones basadas en datos. Combinamos ciencia de datos rigurosa con ingeniería práctica para construir sistemas que hagan los flujos de trabajo diarios más eficientes, reveladores e intuitivos. Si disfrutas abordar problemas complejos y convertir datos en resultados significativos, encontrarás aquí un entorno acogedor y dinámico. Como Ingeniero de Aprendizaje Automático, IA Aplicada, estarás a la vanguardia del desarrollo de funciones de producto que ayuden a los clínicos a trabajar de forma efectiva y eficiente, brindando así una atención de calidad a los pacientes. Diseñarás experimentos, construirás modelos robustos, ajustarás indicaciones (prompts), implementarás evaluaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) y liderarás proyectos desde la idea hasta el prototipo y finalmente a producción junto con los equipos de producto, ingeniería y DevOps. También desempeñarás un papel importante en los ejercicios de planificación estratégica de nuestra plataforma de ML. Valoramos el mentorazgo, la comunicación abierta y la expansión de los límites de lo que la IA puede lograr en un contexto sanitario real. Ya sea que estés ajustando finamente un modelo, presentando conclusiones a los interesados o generando ideas para nuevas funciones de producto, tu trabajo tendrá un impacto directo y significativo. Responsabilidades Prototipado y desarrollo de IA Desarrollar flujos de trabajo de IA, personalizar tuberías de datos, ajustar modelos e ingenierizar indicaciones (prompts) para transformar ideas en prototipos Colaborar con expertos en la materia para establecer evaluaciones de flujos de trabajo de IA, garantizando rigor, calidad y seguridad en los resultados generados Trabajar con socios de ingeniería para integrar flujos de trabajo de IA en producción Construir y configurar la supervisión del rendimiento de IA con informes adecuados y alertas Optimizar y mantener los flujos de trabajo de IA para garantizar rendimiento, fiabilidad y escalabilidad a largo plazo Investigación Comenzar con el «trabajo que debe realizarse», profundizar en el dominio y comprender el problema desde la perspectiva del usuario Descomponer los problemas en partes manejables. Diseñar soluciones para cada una aplicando pensamiento interdisciplinario y manteniendo siempre una visión general. Realizar análisis exploratorios de datos para responder preguntas clave y probar supuestos. Diseñar experimentos y construir prototipos para demostrar la viabilidad conceptual. Elaborar artefactos que ilustren rigurosamente los hallazgos y cómo estos informan la hoja de ruta y las decisiones Colaboración interfuncional Ofrecer asesoramiento especializado en IA a los equipos de producto e ingeniería durante la definición de la hoja de ruta del producto Colaborar estrechamente con los equipos de ingeniería de software, producto, ingeniería de datos y plataforma de ML para delimitar y planificar la ejecución Comunicar cronogramas, hitos y hallazgos a los interesados internos Mentoría y defensa de las mejores prácticas Guiar a los miembros del equipo menos experimentados, compartiendo conocimientos sobre flujos de trabajo de modelos de lenguaje grande (LLM) y el ciclo de vida de los modelos de IA/ML Promover una cultura de experimentación, aprendizaje continuo y resolución proactiva de problemas Impulsar la innovación Mantenerse actualizado sobre las nuevas herramientas y tecnologías de ML, integrando técnicas novedosas que eleven las capacidades de nuestro producto Buscar formas creativas de aprovechar los datos para facilitar, hacer más eficientes y mejorar la efectividad del trabajo de los clínicos Habilidades y experiencia deseadas Licenciatura o superior en Ciencias de la Computación, Estadística o campo técnico relacionado 5+ años de experiencia en Aprendizaje Automático, con trayectoria comprobada en llevar ideas a la práctica, desde el prototipo hasta funciones productizadas Gran competencia en Python y experiencia práctica con herramientas avanzadas de análisis de datos Fuertes habilidades en ingeniería de datos y autonomía para construir tuberías de datos propias para flujos de trabajo de IA Experiencia con AWS (u otras plataformas en la nube) para la implementación de modelos Capacidad para diseñar y evaluar flujos de trabajo impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM) Familiaridad con tuberías de recuperación (retrieval pipelines) y bases de datos vectoriales Mentalidad orientada al problema, con sólido pensamiento interdisciplinario y tendencia a la simplicidad y claridad al resolver problemas Capacidad para trabajar con equipos remotos utilizando GitHub, Slack, Notion y Zoom Dominio del inglés, con excelentes habilidades comunicativas y colaborativas Puntos adicionales Experiencia con arquitectura RAG y gestión de contexto/estado para modelos de lenguaje grande (LLM) Familiaridad con herramientas de evaluación de modelos de lenguaje grande (LLM) y procesos de evaluación con participación humana (human-in-the-loop) Experiencia con Outerbounds o plataformas similares de orquestación de ML Experiencia con Argo Flows para CI/CD Experiencia con herramientas de gestión de indicaciones (prompts), como Langfuse Familiaridad con Kubernetes para la orquestación de contenedores Antecedentes en el sector sanitario, flujos de trabajo clínicos o dominios regulados Beneficios Ofrecemos un programa competitivo de beneficios que incluye: Cobertura médica, dental y visual privada Ayuda económica para trabajo desde casa Tiempo libre flexible (FTO), días para el bienestar, días festivos pagados y «Viernes de verano» Reembolso mensual de comidas Bonificación navideña y aguinaldo de 15 días Horario de trabajo híbrido y almuerzo gratuito Bonificación por reubicación para candidatos que se unan a nosotros desde otra ciudad Grupos de recursos para empleados (ERG) Aviso de privacidad para solicitantes de empleo en California Gracias por su interés en las oportunidades en SimplePractice LLC («SimplePractice» o «nosotros» o «nuestro»). 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