Científico de Aprendizaje Automático, IA Generativa

¿Apasionado por la medicina de precisión y el avance de la industria del cuidado de la salud?

Los avances recientes en tecnología subyacente finalmente han hecho posible que la IA impacte la atención clínica de manera significativa. La plataforma patentada de Tempus conecta todo un ecosistema de evidencia de fácil acceso para proporcionar información accionable en tiempo real a los médicos, proporcionando información crítica sobre los tratamientos correctos para los pacientes correctos, en el momento correcto.

Estamos buscando un Científico de IA Generativa altamente calificado e innovador para unirse a nuestro equipo de investigación y desarrollo. Como Científico de IA Generativa, jugará un papel crucial en el diseño, desarrollo e implementación de modelos y algoritmos de inteligencia artificial generativos avanzados específicamente adaptados para aplicaciones de salud. Tu trabajo contribuirá a mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo clínicos y avanzar en la investigación médica. Esta posición ofrece una emocionante oportunidad para aprovechar el poder de la IA generativa para revolucionar la salud y tener un impacto significativo en la vida de las personas.

Lo que harás:

• Construir agentes de IA basados en LLM y generativos que resuelvan desafíos comerciales impactantes en Tempus a través de todas nuestras unidades de negocio, tocando notas clínicas, registros electrónicos de salud, imágenes médicas, datos de secuenciación, etc.
• Investigación y Desarrollo enfocados en la Salud: Realizar investigaciones y exploraciones de técnicas generativas de IA, con un énfasis específico en las aplicaciones de salud. Manténgase al día con los últimos avances en el campo y adáptelos para abordar desafíos específicos de la salud, como la generación de imágenes médicas, el descubrimiento de medicamentos, el análisis de datos de pacientes o la medicina personalizada.
• Diseño y Desarrollo de Modelos: Diseñar e implementar modelos de IA generativa adaptados para escenarios de salud. Desarrollar modelos que puedan generar imágenes médicas realistas y de alta calidad, datos de pacientes sintéticos o generar informes médicos basados en texto
• Experimentación y Evaluación: Diseñar y ejecutar experimentos para evaluar la eficacia y eficiencia de los modelos de IA generativa en entornos de salud. Desarrolle métricas de evaluación adecuadas que se alineen con los resultados de salud y los requisitos clínicos. Colabore con expertos en la materia, médicos e investigadores para validar y mejorar los resultados de los modelos.
• Trabajo en equipo colaborativo: Colabore estrechamente con equipos multifuncionales, incluyendo profesionales de la salud, científicos de datos, ingenieros de software y gerentes de producto. Aproveche su experiencia para guiar su investigación, obtener información sobre los desafíos de la atención de la salud en el mundo real y traducir sus hallazgos en soluciones prácticas.
• Prototipos e implementación: Desarrolle prototipos e implementaciones de concepto de prueba de soluciones de IA generativa para la salud. Trabaje en estrecha colaboración con equipos de ingeniería para integrar sus modelos en plataformas, sistemas o aplicaciones de salud. Asegure la escalabilidad, eficiencia y robustez de las soluciones implementadas.
• Cumplimiento normativo y consideraciones éticas: Manténgase al día con las normativas de salud, las leyes de privacidad y las consideraciones éticas relevantes para el desarrollo e implementación de la IA en la salud. Asegure el cumplimiento con HIPAA, GDPR y otros estándares aplicables a lo largo del proceso de desarrollo.
• Aprendizaje continuo y compromiso con la industria: Manténgase activamente involucrado en las comunidades de investigación en salud y IA. Asista a conferencias, talleres y seminarios relevantes. Publique hallazgos de investigación en lugares científicos de buena reputación. Colabore con socios académicos e industriales para avanzar en el estado del arte de la IA generativa para la salud.

Calificaciones:

• Doctorado o maestría en Informática, Inteligencia Artificial, Ingeniería Biomédica o un campo relacionado. Se prefiere un fuerte trasfondo académico con un enfoque en IA generativa y aplicaciones de salud.
• Amplia experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de IA generativa, como GANs, VAEs y arquitecturas relacionadas.
• Proficiencia en lenguajes de programación comúnmente utilizados en la investigación de IA, como Python y TensorFlow/PyTorch. La experiencia con marcos específicos de salud (por ejemplo, DICOM, FHIR) es una ventaja.
• Sólidos conocimientos de conceptos de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje profundo, algoritmos de optimización, técnicas de regularización y modelo
• Mentalidad orientada a la acción, apetito por proyectos de alto riesgo y altas ganancias con un enfoque pragmático para el progreso rápido y medible
• Fuerte historial en publicaciones, patentes y/o productos lanzados en este espacio

Bonus:

• Experiencia trabajando con datos de salud sensibles, modalidades de imagen médica, flujos de trabajo clínicos y terminología de salud. La familiaridad con los registros de salud electrónicos (EHRs) y los formatos de imágenes médicas (por ejemplo, DICOM) es ventajosa.
• Experiencia en entorno de startup en fase avanzada
• Experiencia en construir y llevar al uso práctico, gráficos de conocimiento y modelos de aprendizaje automático basados en gráficos
• Experiencia con la incrustación, fusión multimodal

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