Solventum desarrolla tecnologías y servicios de atención sanitaria diseñados para favorecer una atención médica y odontológica más segura y eficiente. Su cartera incluye soluciones avanzadas para el cuidado de heridas, cirugía y esterilización, productos de atención odontológica, servicios de información y tecnología sanitaria, y sistemas de purificación y filtración para aplicaciones biofarmacéuticas. La empresa también apoya a los profesionales sanitarios mediante recursos de educación y formación, combinando el desarrollo de productos con un enfoque en la seguridad del paciente, los resultados clínicos y la eficiencia operativa.
Ingeniero/a sénior de IA/ML – Bangalore híbrido
Desarrolla soluciones de IA, aprendizaje automático y automatización agéntica para producción en la cadena de suministro sanitaria de Solventum. Implementa sistemas escalables en AWS y Microsoft Azure.
Descripción
- Crea e implementa modelos escalables de aprendizaje automático y soluciones de IA para problemas complejos de la cadena de suministro
- Desarrolla canalizaciones de ML de extremo a extremo para previsión, optimización, análisis predictivo, detección de anomalías y automatización inteligente
- Diseña, prueba e implementa agentes de IA y sistemas multiagente con LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI o marcos comparables
- Construye flujos de trabajo basados en LLM con integración de herramientas, memoria y orquestación para automatizar procesos empresariales
- Crea canalizaciones de ingestión, transformación e ingeniería de características para datos empresariales estructurados, semiestructurados y no estructurados
- Conecta repositorios de conocimiento, grafos de conocimiento, bases de datos vectoriales y soluciones inteligentes de procesamiento de documentos
- Implementa y opera aplicaciones de IA y aprendizaje automático en AWS y Microsoft Azure
- Mantén canalizaciones de MLOps y LLMOps que abarquen el versionado de modelos, CI/CD, implementación automatizada, supervisión y reentrenamiento
- Evalúa y mejora modelos de ML y LLM para optimizar la precisión, la latencia, el uso de recursos en la nube, la fiabilidad y el coste
- Aplica prácticas de IA responsable
- Colabora con las partes interesadas de la cadena de suministro, científicos de datos, ingenieros de software, arquitectos de la nube, responsables de producto y equipos de transformación digital
- Define estándares de ingeniería, participa en revisiones de arquitectura y código, y elabora documentación técnica
Requisitos
- Grado universitario en informática, ingeniería de software, IA o un campo relacionado, además de más de 7 años de experiencia profesional en aprendizaje automático, inteligencia artificial, ciencia de datos o ingeniería de IA
- Como alternativa, un máster con experiencia relevante en el sector y más de 5 años de experiencia
- Dominio avanzado y práctico de Python
- Experiencia en el diseño, desarrollo, implementación y optimización de soluciones escalables de aprendizaje automático e IA en producción
- Experiencia en modelado predictivo, previsión, optimización, ingeniería de características, evaluación de modelos, supervisión y gestión del ciclo de vida
- Experiencia con plataformas en la nube, incluidas Azure, Databricks y AWS
- Experiencia en producción creando e implementando aplicaciones de IA generativa y flujos de trabajo de IA agéntica con LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI o tecnologías similares
- Conocimientos prácticos de modelos de lenguaje grandes, ingeniería de prompts, RAG, métodos de evaluación de IA e IA responsable
- Sólida comprensión de patrones de diseño de sistemas, microservicios, API, Docker, Kubernetes y automatización de infraestructura
- Experiencia con herramientas de observabilidad y evaluación de IA como Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana u OpenTelemetry
- Experiencia con plataformas de datos empresariales, canalizaciones de datos, SQL y marcos distribuidos de procesamiento de datos
- Disponibilidad para viajar entre un 10 % y un 20 %
- Se valorará: desarrollo práctico de soluciones de IA/ML para cadenas de suministro, sanidad u otros ámbitos empresariales
- Se valorará: experiencia aplicando prácticas de MLOps y LLMOps
- Se valorará: familiaridad con la gobernanza de la IA, la explicabilidad de modelos, la seguridad de los datos, la privacidad y las prácticas de IA responsable
Beneficios
- Modalidad de trabajo híbrida en Bangalore
- Trabajar en soluciones de IA sanitaria, aprendizaje automático y ciencia de datos
- Colaborar con equipos técnicos y empresariales de distintas áreas
- Adquirir experiencia con las plataformas en la nube AWS y Microsoft Azure
- Trabajar en IA/ML, IA generativa, IA agéntica, MLOps y LLMOps