Estados Unidos
B&A
EXL
Arquitecto de IA
Estados Unidos
New Jersey, United States
PythonSQLAWSGCPDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de IA, Machine Learning e IA generativa que aborden problemas empresariales en toda la cadena de valor de los seguros de incapacidad, incluyendo la segmentación de siniestros, la detección de fraudes, la puntuación de riesgos, el modelado de duración, la predicción de resultados y las recomendaciones de la siguiente mejor acción.
Traducir los objetivos empresariales, actuariales y de siniestros en casos de uso prácticos de IA/ML, diseños analíticos y componentes de soluciones listos para producción.
Trabajar en todo el ciclo de vida de ML, incluyendo el planteamiento del problema, la exploración de datos, la ingeniería de características, el desarrollo de modelos, la validación, el soporte de implementación, la monitorización, el reentrenamiento y la mejora continua.
Construir y optimizar modelos supervisados, no supervisados, deep learning, de PLN e IA generativa utilizando datos estructurados y no estructurados, tales como historiales de siniestros, registros médicos, notas de siniestros, datos de pólizas y datos operativos.
Desarrollar pipelines de PLN e inteligencia documental para extraer, clasificar, resumir e interpretar información de registros médicos, notas de siniestros, correspondencia y otros documentos no estructurados.
Apoyar el desarrollo de soluciones de IA generativa, incluyendo ingeniería de prompts, embeddings, generación aumentada por recuperación (RAG), búsqueda vectorial, evaluación de modelos, barreras de seguridad e integración con aplicaciones empresariales.
Aplicar prácticas sólidas de validación de modelos, incluyendo el ajuste de rendimiento, la detección de sesgos, el análisis de explicabilidad, las pruebas de estabilidad y la evaluación del impacto empresarial.
RESPONSABILIDADES *
- Sólida competencia práctica en Python y bibliotecas comunes de IA/ML como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain o marcos de trabajo similares. *
- Sólida comprensión de machine learning y técnicas de modelado estadístico, incluyendo clasificación, regresión, clustering, análisis de supervivencia, detección de anomalías, ingeniería de características, selección de modelos y ajuste de hiperparámetros. *
- Experiencia práctica con casos de uso de PLN, deep learning y análisis de documentos, tales como clasificación de texto, extracción de entidades, búsqueda semántica, resumen, extracción de información y comprensión de documentos. *
- Experiencia práctica con IA generativa y modelos de lenguaje de gran tamaño, incluyendo ingeniería de prompts, embeddings, generación aumentada por recuperación, bases de datos vectoriales, evaluación de LLM, control de alucinaciones y salvaguardas de IA responsable. *
- Conocimientos prácticos de MLOps y prácticas de ML en producción, incluyendo seguimiento de experimentos, registro de modelos, CI/CD para ML, implementación de modelos, monitorización, detección de deriva, reentrenamiento y herramientas como MLflow, Airflow, *
- Docker, Kubernetes, Git o plataformas de ML nativas de la nube. *
- Sólidas habilidades en SQL y manipulación de datos, con capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. *
- Buena comprensión de bases de datos relacionales, conceptos de modelado de datos, pipelines de datos, APIs y fundamentos de arquitectura de datos. *
- Exposición a plataformas en la nube como Azure, AWS o GCP y familiaridad con el desarrollo de soluciones de IA/ML escalables en entornos de nube. *
- Capacidad para evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas, explicar los resultados del modelo, identificar sesgos o derivas y comunicar las limitaciones claramente a las partes interesadas técnicas y no técnicas. *
- Comprensión de la IA responsable, gobernanza de modelos, privacidad de datos, seguridad y consideraciones de cumplimiento en dominios regulados. *
- Sólidas habilidades de resolución de problemas, mentalidad de propiedad y capacidad para diseñar componentes de soluciones de IA/ML escalables, reutilizables y mantenibles.
CUALIFICACIONES *
- Grado o máster en Informática, Ingeniería, Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Inteligencia Artificial, Machine Learning o una disciplina cuantitativa relacionada. *
- 4+ años de experiencia práctica en IA/ML, ciencia de datos o ingeniería de machine learning, con experiencia en la creación de soluciones analíticas o habilitadas por IA que respalden resultados empresariales medibles. *
- Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados y aplicando técnicas de machine learning, PLN, deep learning o IA generativa para resolver problemas empresariales prácticos. *
- Sólido pensamiento analítico, disciplina de ingeniería y capacidad de resolución de problemas estructurada. *
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal, con capacidad para explicar hallazgos analíticos, resultados de modelos, riesgos y recomendaciones tanto a las partes interesadas técnicas como a las empresariales. *
- Capacidad para trabajar en un entorno de ritmo rápido y en continua evolución, y asumir la responsabilidad de tareas desafiantes de entrega de IA/ML. *
- Capacidad para colaborar eficazmente entre culturas y trabajar con clientes y equipos en diferentes geografías.
- Se valorará la exposición a seguros colectivos, atención sanitaria, seguros de incapacidad, análisis de siniestros u otros dominios empresariales regulados. *
- Será una ventaja tener una comprensión básica de las estructuras de datos de seguros, tales como pólizas, miembros asegurados, coberturas, siniestros, beneficios, proveedores, registros médicos y entidades relacionadas. *
- Se valorará mucho la experiencia en el soporte de implementación de modelos, puesta en producción, monitorización o actividades de MLOps. *
- Se valorará la exposición a la atención sanitaria, seguros, siniestros de incapacidad, servicios financieros u otras industrias reguladas. *
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