Científico de Datos en IA/ML

Descripción de la empresa

En Intuitive, estamos unidos detrás de nuestra misión: creemos que la atención mínimamente invasiva es atención que mejora la vida. A través de la ingeniosidad y tecnología inteligente, ampliamos las posibilidades de los médicos para curar sin restricciones.

Como pioneros y líderes de mercado en cirugía asistida por robot, nos esforzamos por fomentar un equipo inclusivo y diverso, comprometido en marcar la diferencia. Durante más de 25 años, hemos trabajado con hospitales y equipos de atención alrededor del mundo para ayudar a resolver algunos de los desafíos más difíciles del cuidado de la salud y avanzar en lo que es posible.

Intuitive ha sido construido por los esfuerzos de grandes personas de diversos orígenes. Creemos que las grandes ideas pueden venir de cualquier parte. Nos esforzamos por fomentar una cultura inclusiva construida en torno a la diversidad de pensamiento y el respeto mutuo. Lideramos con inclusión y empoderamos a los miembros de nuestro equipo para hacer su mejor trabajo como su yo más auténtico.

Personas apasionadas que quieren marcar la diferencia impulsan nuestra cultura. Los miembros de nuestro equipo están fundamentados en la integridad, tienen una gran capacidad para aprender, energía para hacer que las cosas se hagan, y aportan diversas experiencias del mundo real que nos ayudan a pensar de nuevas maneras. Invertimos activamente en nuestros miembros del equipo para apoyar su crecimiento a largo plazo para que puedan seguir avanzando nuestra misión y alcanzar su máximo potencial.

Únete a un equipo comprometido a dar grandes saltos hacia adelante para una comunidad global de profesionales de la salud y sus pacientes. Juntos, avancemos el mundo del cuidado mínimamente invasivo.

Descripción del trabajo

Función principal:

¿Tu red neuronal sueña con caminar por un bosque aleatorio de árboles potenciados? ¿Te encanta entender y resolver problemas con datos, y luego automatizar la solución? Este puede ser el puesto para ti.

El científico de datos de AI/ML es esencial para identificar y priorizar oportunidades comerciales para utilizar el aprendizaje automático (ML) y así impulsar un valor e innovación substantivos en toda la organización. Este papel implica la construcción e implementación de aplicaciones de ML en una plataforma de ML centralizada, ayudando a integrar métodos de ML en diferentes áreas de negocio y promoviendo el desarrollo de códigos compartidos de ML en esta plataforma.

El candidato ideal será capaz de entender los problemas de los stakeholders desde una perspectiva empresarial y los traducirá a un marco AI/ML. El candidato será experto en exploración de datos y entenderá las apropiadas transformaciones para formatear los datos para su modelado. Comprenderán los detalles de los algoritmos de ML para poder optimizar el modelo para el problema en cuestión. El candidato será capaz de comunicar claramente sus resultados durante la exploración y desarrollo del modelo y trabajará con los stakeholders para construir la mejor solución para su problema de negocio.

Trabajando junto a socios de IT, arquitectos de datos e ingenieros, el Científico de Datos asegura que las aplicaciones de ML no solo se adecuan a las necesidades del negocio sino que también son escalables e integradas dentro del ecosistema de datos de la organización. El papel está a la vanguardia de fomentar una cultura de innovación basada en datos, lo que lo convierte en un conducto esencial para el crecimiento de la organización en el siempre cambiante panorama de la AI y ML.

Roles y responsabilidades

• Colaborar con las unidades de negocio para identificar desafíos y oportunidades donde ML puede proporcionar valor; realizar exploración de datos y estudios de factibilidad.
• Participar en el desarrollo de una estrategia a largo plazo y una hoja de ruta para el ML, alineándola con los objetivos y metas generales de la organización.
• Diseñar, entrenar e implementar una serie de modelos ML desde clásicos hasta algoritmos de aprendizaje profundo avanzado en una plataforma centralizada, asegurando la escalabilidad e integración con sistemas existentes. Supervisar el ciclo de vida de los modelos de ML, desde el desarrollo hasta la implementación, monitoreo y mantenimiento. Optimizar los modelos para el rendimiento y escalabilidad.
• Liderar la difusión de técnicas y mejores prácticas de ML en los equipos, mejorando así la experiencia colectiva de la organización y promoviendo un ambiente colaborativo.
• Mantenerse al día con las tecnologías y metodologías de ML emergentes para impulsar la mejora continua y la innovación dentro de las iniciativas de ML de la organización.
• Comunicar de manera efectiva conceptos complejos de ML a los stakeholders y traducir los resultados de los modelos en perspectivas comerciales accionables, demostrando el impacto tangible de ML en los objetivos de la organización.

Calificaciones

• Grado mínimo de Bachiller o Máster en Ciencias de la Computación, Ciencia de los Datos o un campo relacionado.
• Una experiencia mínima de 6 años en aprendizaje automático, con una sólida comprensión de las últimas investigaciones y tecnologías de ML, y un profundo conocimiento de una amplia gama de técnicas de aprendizaje automático, incluyendo tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado, el aprendizaje profundo y los LLMs.
• Fuertes habilidades de análisis para interpretar datos y los resultados del modelo, incluyendo una comprensión de las teorías de probabilidad y estadísticas.
• Fuertes habilidades de programación en Python (3+ años) y SQL son necesarias, el conocimiento de Spark y/o R es un plus.
• Experiencia con una variedad de frameworks y bibliotecas de ML, como PyTorch, TensorFlow, y scikit-learn, lightgbm, xgboost, statsmodels, statsmodels, pingoin, hdbscan, imbalanced-learn, etc.
• Familiaridad con una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube como Snowflake y plataformas de análisis de datos como Databricks.
• Enfoque creativo y analítico para solucionar problemas complejos y la habilidad para traducir desafíos comerciales y encontrar soluciones impulsadas por los datos.
• Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita, con la capacidad para transmitir conceptos complejos de ML a una audiencia no técnica.

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Información adicional