Advanced Analytics Specialist (Sector Health) - Business Advanced Analytics
13 days ago
Madrid
El área de Business Advanced Analytics actúa como el hub end-to-end de generación de valor a partir del dato, integrando capacidades de analítica avanzada, machine learning e IA. Trabajamos bajo estándares industriales, con foco en escalabilidad, robustez y excelencia operativa (MLOps). En la vertical de Salud y Servicios Sociales, colaboramos con administraciones públicas, servicios de salud autonómicos, hospitales, aseguradoras y organismos internacionales, desarrollando soluciones analíticas orientadas a la mejora de resultados clínicos, eficiencia operativa y sostenibilidad del sistema sanitario. Asegúrese de leer la descripción completa a continuación y, si confía en que cumple todos los requisitos, envíe su solicitud de inmediato. Buscamos incorporar un/a Advanced Analytics Specialist con fuerte foco en la industrialización y operación de modelos de IA en entornos productivos, manteniendo capacidad para diseñar y desarrollar modelos avanzados. • Liderar la industrialización y operación de modelos en producción, incluyendo despliegue, model serving, monitorización (data/model drift) y optimización continua., • Liderar el diseño, desarrollo y despliegue de pipelines de datos y ML, incluyendo la implementación de CI/CD para modelos y workflows, siguiendo buenas prácticas de ingeniería y MLOps., • Diseñar estrategias de despliegue de modelos (batch, real-time, APIs) y su integración en sistemas productivos., • Contribuir al diseño, desarrollo y validación de modelos de IA aplicados a distintas áreas del entorno sanitario, como:, • Modelos de adherencia a tratamientos, • Modelos de optimización de recursos (quirófano, urgencias, farmacia hospitalaria), • Transformación de datos clínicos a modelos estándar OMOP CDM y aplicación de terminologías como CIE-10, CIAP, SNOMED, LOINC, HL7 FHIR, • Trabajar en equipos multidisciplinares de alto rendimiento, trabajando en iniciativas de IA en entornos cloud, y colaborando con perfiles clínicos, funcionales y tecnológicos en iniciativas estratégicas del ámbito sanitario., • Contribuir a la definición de arquitecturas técnicas y estándares de desarrollo en proyectos de IA desde la unidad de Business Advanced Analytics., • Desarrollo avanzado en Python, con experiencia en procesamiento de datos a gran escala (PySpark o equivalente) para procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos., • Diseño y orquestación de workflows mediante Apache Airflow., • Contenerización y despliegue de soluciones mediante Docker y orquestación con Kubernetes,, • Desarrollo de servicios de inferencia (APIs REST, microservicios) para la exposición de modelos en producción., • Implementación de prácticas MLOps: versionado de datos y modelos (DVC, Git), experimentación y tracking (MLflow)., • Optimización de pipelines y modelos en términos de performance, costes y escalabilidad., • Trabajo sobre plataformas cloud (AWS, Azure o GCP), integrando servicios de datos y ML (SageMaker, Vertex, Azure ML, etc.)., • Garantizar estándares de calidad de código, reproducibilidad y mantenibilidad. Perfil requerido • Más de 5 años de experiencia en proyectos de analítica avanzada, data engineering o machine learning en entornos productivos., • Sólida experiencia en Python y PySpark., • Experiencia demostrable en entornos cloud y arquitecturas distribuidas., • Conocimiento práctico de Airflow, Docker/Kubernetes y despliegues productivos., • Experiencia real en MLOps (DVC, Git, MLflow, Airflow)., • Fuerte orientación a buenas prácticas de programación, optimización y calidad técnica., • Capacidad para trabajar en entornos complejos, con interlocución técnica y de negocio, incluyendo responsables de sistemas de información sanitarios. Se valorará • Certificaciones cloud (AWS, Azure, GCP, Stratio)., • Experiencia previa en consultoría o entornos enterprise., • Conocimiento de frameworks adicionales de data engineering o IA a gran escala., • Conocimiento del ecosistema de datos sanitarios y normativa asociada (protección de datos, interoperabilidad, gobierno del dato)., • Experiencia previa en proyectos del ámbito sanitario (hospitales, administración pública, farmacéuticas, aseguradoras o healthtech)., • Conocimiento de modelos y estándares desde CDMs como OMOP hasta estándares terminológicos y codificaciones como CIE-10, SNOMED CT, CIAP, LOINC. Beneficios • Desarrollar tu talento con impacto real en clientes globales., • Trabajar en proyectos estratégicos con retos de primer nivel., • Crecimiento profesional en una compañía que quiere posicionarse en el TOP 3 mundial. xcskxlj, • Disfrutar de un ambiente de trabajo colaborativo, cercano y orientado al éxito. #J-18808-Ljbffr