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Este rol será el encargado de desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático que aborden desafíos clave en el ámbito de la atención médica. Desde el diagnóstico hasta la planificación de tratamientos, el candidato utilizará su experiencia en algoritmos y herramientas de aprendizaje automático para impulsar mejoras en la atención al paciente y la eficiencia operativa.

Responsabilidades Clave:

Desarrollo de Modelos de Aprendizaje Automático: Diseñar, desarrollar y poner en marcha modelos de aprendizaje automático para abordar problemas específicos de la atención médica. Esto puede incluir la predicción de diagnósticos, la optimización de tratamientos y la identificación de patrones de salud.

Análisis de Datos: Recopilar, limpiar y analizar conjuntos de datos clínicos y médicos para extraer información relevante y conocimientos que respalden la toma de decisiones basada en datos.

Colaboración Interdisciplinaria: Trabajar en estrecha colaboración con profesionales de la salud, investigadores médicos y equipos interdisciplinarios para comprender las necesidades y desafíos en la atención médica y desarrollar soluciones basadas en ML.

Optimización de Procesos: Identificar oportunidades para mejorar la eficiencia en los procedimientos clínicos y operativos utilizando modelos de ML, lo que puede incluir la automatización de tareas repetitivas y la asignación de recursos.

Validación y Evaluación: Evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, garantizando su precisión y efectividad en un entorno clínico. Ajustar y mejorar los modelos según sea necesario.

Seguridad de Datos y Privacidad: Garantizar que se cumplan las regulaciones y estándares de seguridad de datos médicos, y que se mantenga la privacidad de los pacientes y la confidencialidad de la información.

Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado.
Experiencia demostrada en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, preferiblemente en el ámbito de la atención médica.
Conocimiento profundo de algoritmos de aprendizaje automático, herramientas y bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
Competencia en lenguajes de programación como Python.
Comprender los desafíos específicos de la atención médica y tener la capacidad de traducirlos en soluciones de ML efectivas.
Excelentes habilidades de comunicación y la capacidad de colaborar en equipos multidisciplinarios.
Se valorará positivamente cualquier experiencia en análisis de datos clínicos y conocimiento de regulaciones médicas y de privacidad.