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Especialista en Inteligencia Artificial
| ID | 3717656 | |
| Buscado | CipherRecon Labs | |
| Fecha |
2025-10-23 21:07:28
|
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| Expira |
2026-01-06 (en 26 días)
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| Ubicación | Santiago | CL |
| Categoría | Informática / Telecomunicaciones | |
| Tipo | Full-time |
Interesados: 5
Descripción oferta de trabajo
Buscamos un Especialista en IA con enfoque en Cardiología, con formación en Ingeniería en Informática, Ciencias de la Computación o Bioinformática.
El candidato aplicará modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para análisis de datos cardiovasculares, imágenes médicas (ecocardiogramas, MRI, CT), registros de ECG y monitoreo remoto, apoyando diagnóstico temprano, predicción de riesgo y personalización de tratamientos.
Responsabilidades
- Diseñar, entrenar y optimizar modelos de IA/ML para análisis de datos cardiovasculares y señales fisiológicas.
- Procesar grandes volúmenes de datos de ECG, ecocardiogramas, MRI/CT y registros clínicos.
- Implementar pipelines de preprocesamiento, extracción de características, clasificación y predicción de eventos cardíacos.
- Aplicar técnicas de deep learning (CNN, RNN/LSTM, Transformers) para análisis de imágenes médicas y series temporales cardíacas.
- Colaborar con cardiólogos y equipos clínicos para interpretación de resultados y validación médica.
- Optimizar código para entornos de cómputo de alto rendimiento (GPU/TPU).
- Documentar modelos, resultados y procedimientos de manera reproducible.
- Mantenerse actualizado en IA aplicada a cardiología y medicina personalizada.
Requisitos obligatorios
- Título en Ingeniería en Informática, Ciencias de la Computación, Bioinformática o afín.
- Experiencia demostrable en desarrollo de modelos de IA/ML para datos biomédicos o señales fisiológicas.
- Dominio de Python y librerías científicas (NumPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow, SciPy, scikit-learn).
- Experiencia en procesamiento de imágenes médicas y señales cardíacas (ECG, fMRI, MRI).
- Conocimiento de estadística avanzada y análisis de series temporales.
- Experiencia en entornos Linux y control de versiones (Git).
- Inglés técnico para lectura de papers y documentación científica.
Deseables
- Experiencia en análisis de datos multi-omica o integración de señales fisiológicas.
- Conocimiento en diagnóstico asistido por IA y personalización de tratamientos.
- Publicaciones científicas, repositorios o participación en proyectos de investigación en cardiología computacional.
- Experiencia en interpretación de modelos (XAI) para aplicaciones clínicas.
Habilidades blandas
- Pensamiento analítico y resolución de problemas complejos.
- Capacidad de trabajo colaborativo con cardiólogos, bioinformáticos y equipos multidisciplinarios.
- Documentación clara y reproducible de modelos y experimentos.
- Curiosidad científica y aprendizaje continuo.
Beneficios
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