Como Investigador Principal en Inteligencia Artificial, diseñarás e implementarás soluciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial orientadas a mejorar la salud de millones de personas. En Aledade, apoyamos a los médicos de atención primaria con tecnología avanzada para ayudarles a mantener la salud de sus pacientes y reducir visitas hospitalarias evitables. Colaborarás con los equipos de ingeniería y análisis para integrar la IA en los productos y procesos actuales.

En este rol, liderarás el aprovechamiento de una de las colecciones más grandes de datos médicos, incluyendo historiales clínicos, diagnósticos, reclamaciones de seguros y recetas médicas. Tendrás la oportunidad única de entrenar, perfeccionar y aplicar modelos de IA utilizando datos de millones de pacientes a nivel nacional.

Responsabilidades principales:

– Entrenar y optimizar modelos utilizando métodos estándar e innovadores de ML/IA para abordar desafíos clave del negocio.
– Trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos, realizando análisis avanzados y no convencionales para extraer información valiosa.
– Desarrollar soluciones funcionales de prueba de concepto que equilibren rendimiento, escalabilidad y velocidad de implementación.

Requisitos mínimos:

– Título universitario en Estadística, Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación o un campo relacionado.
– Al menos 8 años de experiencia en análisis estadístico.
– Al menos 8 años de experiencia en aprendizaje automático, incluyendo desarrollo de modelos, ajuste de hiperparámetros, ingeniería de características y validación.
– Formación en Epidemiología, especialmente relacionada con el modelado de enfermedades crónicas.
– Entre 5 y 7 años de experiencia seleccionando, implementando y optimizando herramientas y marcos de ML para aplicaciones a gran escala.
– Mínimo 3 años de experiencia con Python.
– Al menos 2 años de experiencia en aprendizaje profundo y modelos de lenguaje de gran escala.
– Al menos 2 años trabajando con sistemas distribuidos y herramientas estadísticas como Spark.
– Experiencia gestionando desafíos relacionados con datos incompletos, sesgados o mal etiquetados.
– Historial comprobado de contribuciones impactantes como publicaciones, patentes o implementaciones exitosas de IA a gran escala.

Conocimientos, habilidades y capacidades preferidas:

– Doctorado o Maestría en un campo cuantitativo como Ciencias de la Computación (con enfoque en IA/ML), Estadística, Investigación Operativa, Economía, Matemáticas o Física, o experiencia práctica equivalente.
– Familiaridad con la salud pública, particularmente con la atención basada en valor y el ajuste de riesgo.
– Comprensión de tecnologías de salud, incluyendo registros médicos electrónicos y sistemas de datos clínicos.
– Capacidad para comunicar análisis complejos de manera clara a audiencias sin formación técnica.
– Experiencia con sistemas seguros y manejo de datos sensibles.
– Dominio de herramientas estadísticas como R, SAS o bibliotecas estadísticas de Python.
– Liderazgo demostrado e iniciativa propia.
– Publicaciones como autor principal en conferencias de alto nivel (por ejemplo, NeurIPS, ICML, ACL, JSM, KDD, EMNLP).
– Reconocimiento en competencias de datos como el ACIC Data Challenge o Kaggle.

Requisitos físicos:

– Capacidad para permanecer sentado durante períodos prolongados y trabajar extensamente en una computadora. Puede requerirse caminar y levantar objetos ocasionalmente.