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11 – 50 Empleados
Alimentos y bebidasAtención sanitariaConsultoría
mpathic desarrolla software de seguridad y análisis de IA para comprender y mejorar las interacciones entre personas y sistemas de IA, así como entre personas. Sus productos SaaS y API permiten transcribir voz a texto, ocultar información de identificación personal, analizar comportamientos y listas de verificación, crear conjuntos de datos de referencia, realizar ejercicios de red teaming y aplicar medidas de protección basadas en el dominio mediante su API Observing Agent. La empresa presta servicio a equipos de los sectores sanitario, de ciencias de la vida, investigación clínica, seguros y empresarial que trabajan para reforzar la empatía, reducir los sesgos y favorecer interacciones más seguras y conformes con la normativa.
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Empleos de la empresa

Revisor/a de evaluación de IA/ML sanitaria

Revisa evidencias de aplicaciones de IA sanitaria en las evaluaciones del entorno regulatorio de pruebas de mpathic. Evalúa la validación, fiabilidad, medidas de protección y supervisión de modelos para uso clínico.

USEstados UnidosRemotoContratoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésInteligencia artificial

Descripción

  • Evalúa evidencias técnicas de aplicaciones de IA sanitaria, incluidos el rendimiento, la validación, la generalización, la fiabilidad, la supervisión y las medidas de protección.
  • Revisa los métodos de validación, los estándares de referencia, el tamaño de las muestras, los análisis estadísticos, las métricas, los umbrales operativos y la incertidumbre.
  • Examina la calidad y representatividad de los datos, incluida la fuga de datos, las diferencias entre subgrupos y la generalización a distintos grupos de pacientes y entornos asistenciales.
  • Evalúa la fiabilidad técnica, la robustez, la reproducibilidad, los modos de fallo y el comportamiento ante entradas atípicas o fuera de distribución.
  • Revisa los planes de evaluación, los puntos de referencia y los criterios de éxito para los despliegues piloto.
  • Evalúa las medidas de protección técnica, las vías de escalamiento y los procesos de supervisión humana.
  • Revisa los planes de supervisión y gestión de cambios para detectar una disminución del rendimiento, seguir el comportamiento del modelo, gestionar actualizaciones e intervenciones y definir criterios de reversión.
  • Colabora con profesionales clínicos y especialistas técnicos para abordar cuestiones interdisciplinarias.
  • Registra los puntos fuertes, las limitaciones, las lagunas de evidencia y las inquietudes técnicas con el marco de revisión estándar.
  • Formula recomendaciones claras y basadas en evidencia, e indica qué evidencias o cambios se necesitan.
  • Participa en la calibración de revisores y en el aseguramiento de la calidad.
  • Mantiene la independencia y la confidencialidad, y cumple los requisitos sobre conflictos de intereses y gestión de datos.

Requisitos

  • Al menos tres años de experiencia profesional o de investigación aplicada en aprendizaje automático, ciencia de datos, bioestadística, informática clínica o un campo relacionado, incluida experiencia directa en la evaluación o validación de modelos predictivos o sistemas de IA.
  • Conocimiento de métodos de evaluación de modelos, incluidas métricas de rendimiento adecuadas, diseño de validaciones, incertidumbre estadística, selección de umbrales y fuentes habituales de sesgo o errores metodológicos.
  • Experiencia evaluando el rendimiento de modelos con datos independientes o reservados y determinando si los resultados se generalizan más allá del conjunto de datos de evaluación.
  • Experiencia práctica evaluando al menos un tipo pertinente de sistema de IA, como el procesamiento del lenguaje natural clínico, los modelos de lenguaje grandes, la IA conversacional, las imágenes médicas, la visión artificial o los modelos predictivos tabulares.
  • Capacidad para revisar críticamente investigaciones técnicas, informes de evaluación o estudios de validación, e identificar debilidades metodológicas o conclusiones sin respaldo suficiente.
  • Sólidas habilidades de redacción analítica y capacidad para explicar hallazgos complejos con claridad a públicos no técnicos.
  • Capacidad para trabajar de forma independiente y contribuir a revisiones y calibraciones de expertos multidisciplinarios.
  • Disposición para firmar acuerdos de confidencialidad, declarar conflictos de intereses y completar la formación para revisores.
  • Experiencia evaluando sistemas de IA o aprendizaje automático en el ámbito sanitario, el apoyo a las decisiones clínicas, la salud digital u otro entorno de alto riesgo.
  • Familiaridad con marcos de evaluación y notificación de IA clínica como TRIPOD+AI, STARD-AI, CONSORT-AI, DECIDE-AI o las fichas de modelo.
  • Experiencia evaluando IA generativa, sistemas basados en modelos de lenguaje grandes o agentes autónomos, incluidos el comportamiento en varios turnos, la fiabilidad, las alucinaciones y las medidas de protección.
  • Experiencia en pruebas de robustez, evaluación adversarial, red teaming o análisis sistemático de modos de fallo.
  • Conocimientos de supervisión en producción, cambios en la distribución, deriva de modelos, control de versiones y gestión de cambios.
  • Experiencia en el diseño o la evaluación de sistemas con intervención humana o en la comparación del rendimiento de modelos con el juicio de expertos humanos.
  • Familiaridad con las directrices de la FDA sobre dispositivos médicos con IA, apoyo a las decisiones clínicas o software como dispositivo médico.
  • Experiencia realizando revisiones técnicas independientes, revisiones científicas por pares, evaluaciones de subvenciones o evaluaciones tecnológicas formales.
  • Experiencia colaborando con profesionales clínicos, investigadores o partes interesadas en regulación en la evaluación o el despliegue de IA.

Beneficios

  • Trabajo por contrato con pago por cada revisión.
  • Orientación para revisores sobre el marco de evaluación y los requisitos del proyecto antes de la primera asignación.

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