S&C Global Network - AI - Responsible AI - Specialist

Entidad: Accenture Strategy & Consulting
Equipo: Estrategia y Consultoría – Red Global
Práctica: COE de IA Responsable
Título: Especialista/Sr. Analista de IA Responsable
Ubicación del trabajo: Bangalore, Gurgaon, Pune, Hyderabad, Chennai, Mumbai

El rápido desarrollo de la IA presenta oportunidades para mejorar vidas a nivel mundial, impactando industrias desde los negocios hasta la salud y la educación. Sin embargo, también plantea preguntas sobre equidad, interpretabilidad, privacidad y seguridad. La revolución de Datos e IA está remodelando todo, desde el trabajo hasta el entretenimiento. Al unirte a Accenture, contribuirás a esta transformación en empresas y comunidades líderes en todo el mundo.

Accenture opera en más de 40 industrias y en más de 120 países. Nuestras amplias capacidades y compromisos con los clientes ofrecen oportunidades inigualables para el crecimiento. El equipo de Datos e IA – Red Global de Estrategia y Consultoría de Accenture abarca habilidades que incluyen Estrategia, Ciencia de Datos, Arquitectura de Datos, Ingeniería de IA y Perspectivas Visuales. Combinado con nuestra práctica de Estrategia y Consultoría, impulsamos un cambio empresarial integral utilizando Datos e IA.

Como un miembro fundamental de la industria, ayudarás a hacer realidad nuestra visión de IA Responsable. Nuestro objetivo no es solo aumentar los ingresos; estamos haciendo que millones de vidas sean más fáciles y cómodas a través de la tecnología y las innovaciones. Sobre todo, lo hacemos de manera responsable e inclusiva, asegurando que la tecnología de IA se use de manera equitativa y técnicamente sólida.

Como parte de nuestro equipo global de IA Responsable, ganarás credibilidad, experiencia y conocimientos en los que los clientes dependen. En Accenture, no hay dos días iguales, proporcionando un ambiente de trabajo dinámico que la gente ama. Trabajarás con marcas famosas, lo que hará fácil explicar tu rol a familiares y amigos.

Buscamos individuos experimentados y motivados para unirse a nuestro Centro de Excelencia (COE) de IA Responsable. Nuestro equipo está comprometido a construir productos/soluciones/servicios de IA responsables y confiables. El candidato ideal debe tener experiencia en consultoría en ciencia de datos/analítica, capacidades de aprendizaje rápido y pasión por comprender el impacto social de la IA.

Como experto en IA Responsable, tú:

• Consultarás con clientes para diseñar y desarrollar sistemas de IA fiables y centrados en el usuario, que adhieran a las mejores prácticas y aborden consideraciones de responsabilidad únicas para la IA y el aprendizaje automático.
• Contribuirás a la investigación sobre el diseño holístico de sistemas de IA, incorporando equidad, interpretabilidad, privacidad, seguridad, seguridad y robustez por diseño.
• Desarrollarás e implementarás mejores prácticas, marcos y herramientas para la implementación escalable de IA Responsable en las empresas.
• Llevarás a cabo investigaciones sobre políticas de IA Responsable, principios, problemas, identificación de riesgos, remediación de riesgos y requisitos regulatorios.
• Transformarás problemas comerciales del cliente y restricciones competitivas en planes accionables para la implementación del Marco de IA Responsable.
• Proveerás liderazgo publicando sobre productos y desarrollos de IA Responsable.
• Dirigirás un equipo diverso y altamente calificado de IA Responsable.

Educación:

• Doctorado/Maestría/Licenciatura en Estadística, Economía, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Física o disciplinas relacionadas de Colegios de Prestigio en India o en el extranjero, especializándose en Ciencia de Datos.

Debe Tener:

• 3-10 años de experiencia práctica en ciencia de datos resolviendo problemas comerciales complejos.
• Al menos 1 año de experiencia mejorando sistemas de IA alineados con principios de IA Responsable como Explicabilidad, Equidad y Responsabilidad.
• Pasión por comprender el impacto de la IA en las personas y la sociedad.
• Experiencia en técnicas como pruebas de sesgo de datos, explicabilidad (por ejemplo, valores SHAP, LIME) y pruebas de sensibilidad de modelos.
• Habilidades claras de comunicación tanto para audiencias técnicas como no técnicas.