Descripción de la oferta
En LAIA XR buscamos un/a Lead AI Architect para liderar el desarrollo del área de IA aplicada al análisis de imagen médica.
Si los siguientes requisitos del puesto y la experiencia coinciden con sus habilidades, por favor, asegúrese de enviar su solicitud sin demora.
Queremos incorporar un perfil con capacidad para asumir la dirección técnica del equipo de Inteligencia Artificial, definir la arquitectura de las soluciones de IA y convertir los objetivos de investigación y desarrollo en avances tangibles dentro de la plataforma.
Responsabilidades principales
Liderar técnicamente el área de IA y análisis de imagen médica.
Coordinar al equipo de desarrollo e investigación.
Definir y supervisar la arquitectura de los desarrollos de IA.
Impulsar algoritmos de segmentación, detección, reconstrucción 3D y análisis de estructuras anatómicas.
Traducir objetivos de I+D en planes de ejecución concretos.
Asegurar calidad técnica, validación y escalabilidad de los desarrollos.
Colaborar con equipos de producto, software y ámbito clínico.
Requisitos
BS (valorable doctorado o máster) en Informática, Inteligencia Artificial, Ingeniería Biomédica, Imagen Médica, Matemáticas Aplicadas o un campo relacionado.
+ 7 años de experiencia IA, computer vision y análisis de imagen médica.
+ 4 años experiencia liderando equipos técnicos multidisciplinares o siendo referente técnico.
Dominio de Python y frameworks como PyTorch, TensorFlow o MONAI.
Conocimiento de segmentación, procesamiento volumétrico, reconstrucción 3D y DICOM.
Capacidad para definir estrategia técnica y ejecutar desarrollos complejos de extremo a extremo.
Valorable
Experiencia en entornos de software médico regulado.
Familiaridad con normas o prácticas relacionadas con ISO 13485, IEC 62304, FDA, MDR o procesos de validación clínica.
Experiencia con ITK, VTK, SimpleITK, 3D Slicer o ecosistemas similares de imagen médica.
Conocimientos o experiencia en IA multimodal, modelos generativos, modelos basados en grafos o deep learning 3D avanzado.
Experiencia en el despliegue de soluciones de IA en entornos de producción escalables.
Conocimiento de prácticas de MLOps y monitorización de modelos.
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