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Advanced Analytics Specialist (Sector Health) - Business Advanced Analytics

hace 8 días

Madrid

ppEl área de bBusiness Advanced Analytics /b actúa como el bhub end-to-end de generación de valor a partir del dato /b, integrando capacidades de analítica avanzada, machine learning e IA. Trabajamos bajo estándares industriales, con foco en bescalabilidad, robustez y excelencia operativa (MLOps) /b. 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. /p pBuscamos incorporar un/a bAdvanced Analytics Specialist /b con fuerte foco en la bindustrialización y operación de modelos de IA /b en entornos productivos, manteniendo capacidad para diseñar y desarrollar modelos avanzados. /p ul liLiderar la industrialización y operación de modelos en producción, incluyendo despliegue, model serving, monitorización (data/model drift) y optimización continua. /li liLiderar 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. /li liDiseñar estrategias de despliegue de modelos (batch, real-time, APIs) y su integración en sistemas productivos. /li liContribuir al diseño, desarrollo y validación de modelos de IA aplicados a distintas áreas del entorno sanitario, como: /li liModelos de adherencia a tratamientos /li liModelos de optimización de recursos (quirófano, urgencias, farmacia hospitalaria) /li liTransformación de datos clínicos a modelos estándar OMOP CDM y aplicación de terminologías como CIE-10, CIAP, SNOMED, LOINC, HL7 FHIR /li liTrabajar 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. /li liContribuir a la definición de arquitecturas técnicas y estándares de desarrollo en proyectos de IA desde la unidad de Business Advanced Analytics. /li liDesarrollo avanzado en bPython /b, con experiencia en bprocesamiento de datos a gran escala /b (bPySpark /b o equivalente) para procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos. /li liDiseño y orquestación de workflows mediante bApache Airflow /b. /li liContenerización y despliegue de soluciones mediante bDocker y orquestación con Kubernetes /b, /li liDesarrollo de servicios de inferencia (APIs REST, microservicios) para la exposición de modelos en producción. /li liImplementación de prácticas bMLOps /b: versionado de datos y modelos (bDVC, Git /b), experimentación y tracking (bMLflow /b). /li liOptimización de pipelines y modelos en términos de bperformance, costes y escalabilidad /b. /li liTrabajo sobre bplataformas cloud /b (AWS, Azure o GCP), integrando servicios de datos y ML (SageMaker, Vertex, Azure ML, etc.). /li liGarantizar estándares de calidad de código, reproducibilidad y mantenibilidad. /li /ul h3Perfil requerido /h3 ul libMás de 5 años de experiencia /b en proyectos de analítica avanzada, data engineering o machine learning ben entornos productivos. /b /li liSólida experiencia en bPython y PySpark /b. /li liExperiencia demostrable en bentornos cloud /b y arquitecturas distribuidas. /li liConocimiento práctico de bAirflow, Docker/Kubernetes y despliegues productivos /b. /li liExperiencia real en bMLOps /b (DVC, Git, MLflow, Airflow). /li liFuerte orientación a buenas prácticas de programación, optimización y calidad técnica. /li liCapacidad para trabajar en entornos complejos, con interlocución técnica y de negocio, incluyendo responsables de sistemas de información sanitarios. /li /ul h3Se valorará /h3 ul liCertificaciones cloud (AWS, Azure, GCP, Stratio). /li liExperiencia previa en consultoría o entornos enterprise. /li liConocimiento de frameworks adicionales de data engineering o IA a gran escala. /li liConocimiento del ecosistema de datos sanitarios y normativa asociada (protección de datos, interoperabilidad, gobierno del dato). /li liExperiencia previa en proyectos del ámbito sanitario (hospitales, administración pública, farmacéuticas, aseguradoras o healthtech). /li liConocimiento de modelos y estándares desde CDMs como OMOP hasta estándares terminológicos y codificaciones como CIE-10, SNOMED CT, CIAP, LOINC. /li /ul h3Beneficios /h3 ul liDesarrollar tu talento con impacto real en clientes globales. /li liTrabajar en proyectos estratégicos con retos de primer nivel. /li liCrecimiento profesional en una compañía que quiere posicionarse en el bTOP 3 mundial /b. /li liDisfrutar de un ambiente de trabajo colaborativo, cercano y orientado al éxito. /li /ul /p #J-18808-Ljbffr

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