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Realizar el perfilado y evaluación de la calidad de los datos clínicos y operativos disponibles, desarrollar prototipos rápidos de modelos de machine learning (ML) o modelos de lenguaje de última generación (RAG-LLM), y entregar métricas iniciales (baseline) que soporten la toma de decisiones técnicas y de negocio durante la fase de descubrimiento del proyecto.
Responsabilidades Principales
Identificar, perfilar y evaluar la calidad y disponibilidad de los datos clínicos y administrativos provenientes de las fuentes internas relevantes (HIS, EMR, ERP, entre otras).
Desarrollar prototipos rápidos de modelos de machine learning clásicos o basados en tecnologías LLM (por ejemplo, Retrieval-Augmented Generation) para responder a los principales casos de uso definidos.
Generar métricas iniciales (baseline) de precisión, costo y latencia de los prototipos construidos,



de manera que sirvan de insumo objetivo para la toma de decisiones y la validación de la viabilidad técnica del proyecto.
Documentar hallazgos, limitaciones, brechas de datos y resultados del perfilado, así como recomendaciones para la fase de desarrollo.
Colaborar activamente con el AI Architect en la evaluación de alternativas técnicas y en la propuesta de escenarios de solución.
Asegurar que las prácticas de análisis y desarrollo cumplan con los lineamientos de privacidad y protección de datos definidos por la organización y la normativa vigente.
Apoyar la preparación de entregables técnicos y la presentación de resultados ante el Discovery Lead y los stakeholders relevantes.
J-*-Ljbffr

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📌 Llm Engineer Bogotá (Colombia)
🏢 SG Tech
📍 Colombia