Solventum
Solventum
Solventum sviluppa tecnologie e servizi sanitari progettati per favorire cure mediche e odontoiatriche più sicure ed efficienti. Il suo portafoglio comprende soluzioni avanzate per la cura delle ferite, soluzioni chirurgiche e per la sterilizzazione, prodotti per l’igiene orale, servizi di informazione e tecnologia sanitaria e sistemi di purificazione e filtrazione per applicazioni biofarmaceutiche. L’azienda sostiene inoltre i professionisti sanitari attraverso risorse educative e formative, combinando lo sviluppo dei prodotti con un’attenzione alla sicurezza dei pazienti, agli esiti clinici e all’efficienza operativa.

Ingegnere senior di IA/ML – Bangalore ibrido

Sviluppa soluzioni di IA, machine learning e automazione agentica per la produzione nella catena di fornitura sanitaria di Solventum. Implementa sistemi scalabili su AWS e Microsoft Azure.

Descrizione

  • Creare e implementare modelli scalabili di machine learning e soluzioni di IA per problemi complessi della catena di fornitura
  • Sviluppare pipeline ML end-to-end per previsioni, ottimizzazione, analisi predittiva, rilevamento delle anomalie e automazione intelligente
  • Progettare, testare e implementare agenti di IA e sistemi multi-agente con LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI o framework comparabili
  • Creare flussi di lavoro basati su LLM con integrazione di strumenti, memoria e orchestrazione per automatizzare i processi aziendali
  • Creare pipeline di acquisizione, trasformazione e feature engineering per dati aziendali strutturati, semi-strutturati e non strutturati
  • Connettere repository di conoscenza, knowledge graph, database vettoriali e soluzioni intelligenti di elaborazione dei documenti
  • Implementare e gestire applicazioni di IA e machine learning su AWS e Microsoft Azure
  • Mantenere pipeline MLOps e LLMOps che coprano il versionamento dei modelli, CI/CD, distribuzione automatizzata, monitoraggio e riaddestramento
  • Valutare e migliorare modelli ML e LLM in termini di accuratezza, latenza, utilizzo delle risorse cloud, affidabilità e costi
  • Applicare pratiche di IA responsabile
  • Collaborare con gli stakeholder della catena di fornitura, data scientist, ingegneri del software, architetti cloud, product manager e team di trasformazione digitale
  • Definire gli standard ingegneristici, partecipare alle revisioni dell’architettura e del codice e produrre documentazione tecnica

Requisiti

  • Laurea in informatica, ingegneria del software, IA o ambito correlato, oltre a più di 7 anni di esperienza professionale in machine learning, intelligenza artificiale, data science o ingegneria dell’IA
  • In alternativa, laurea magistrale con esperienza rilevante nel settore e più di 5 anni di esperienza
  • Competenza pratica avanzata in Python
  • Esperienza nella progettazione, nello sviluppo, nell’implementazione e nell’ottimizzazione di soluzioni scalabili di machine learning e IA in produzione
  • Esperienza con modellazione predittiva, previsioni, ottimizzazione, feature engineering, valutazione dei modelli, monitoraggio e gestione del ciclo di vita
  • Esperienza con piattaforme cloud, tra cui Azure, Databricks e AWS
  • Esperienza in produzione nella creazione e nell’implementazione di applicazioni di IA generativa e flussi di lavoro di IA agentica con LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI o tecnologie simili
  • Conoscenza pratica dei modelli linguistici di grandi dimensioni, prompt engineering, RAG, metodi di valutazione dell’IA e IA responsabile
  • Solida conoscenza dei pattern di progettazione dei sistemi, microservizi, API, Docker, Kubernetes e automazione dell’infrastruttura
  • Esperienza con strumenti di osservabilità e valutazione dell’IA come Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana o OpenTelemetry
  • Esperienza con piattaforme di dati aziendali, pipeline di dati, SQL e framework distribuiti per l’elaborazione dei dati
  • Disponibilità a viaggiare dal 10% al 20%
  • Costituisce titolo preferenziale: sviluppo pratico di soluzioni di IA/ML per la catena di fornitura, la sanità o altri ambiti aziendali
  • Costituisce titolo preferenziale: esperienza nell’applicazione di pratiche MLOps e LLMOps
  • Costituisce titolo preferenziale: familiarità con la governance dell’IA, l’esplicabilità dei modelli, la sicurezza dei dati, la privacy e le pratiche di IA responsabile

Benefit

  • Modalità di lavoro ibrida a Bangalore
  • Lavorare su soluzioni di IA per la sanità, machine learning e data science
  • Collaborare con team tecnici e aziendali interfunzionali
  • Acquisire esperienza con le piattaforme cloud AWS e Microsoft Azure
  • Lavorare su IA/ML, IA generativa, IA agentica, MLOps e LLMOps

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