Ingeniero de AIML, Acelerador de IA Agéntica COA

IQVIA ofrece servicios científicos que abarcan ensayos clínicos, evidencia del mundo real y consultoría en todas las áreas del ciclo de vida del producto. Nuestra organización de Clinical Outcomes Assessments (COAs) lidera el sector en la generación de datos para garantizar que la voz del paciente se incorpore en el desarrollo y la comercialización de medicamentos y otras intervenciones farmacológicas o no farmacológicas.

Nos centramos en comprender y satisfacer las necesidades de nuestros clientes —principalmente empresas de ciencias de la vida/farmacéuticas— mediante la aplicación de una amplia experiencia de consultoría y conocimientos científicos técnicos para realizar investigaciones científicamente rigurosas. Esta investigación es amplia e incluye enfoques cualitativos, cuantitativos y pasivos para comprender las experiencias y expectativas de pacientes, cuidadores y profesionales sanitarios respecto a la enfermedad y el tratamiento.

Para escalar aún más el impacto de la experiencia en COA de IQVIA, el ecosistema COA Accelerator está ampliando sus capacidades habilitadas por IA, incluyendo herramientas diseñadas para apoyar el desarrollo de estrategias de COA basadas en evidencia, la selección de instrumentos, la planificación de endpoints, la revisión de precedentes regulatorios y el soporte a la toma de decisiones de expertos. Estas capacidades tienen como objetivo transformar el conocimiento curado de COA, los precedentes regulatorios, la literatura científica, la evidencia de ensayos clínicos y la experiencia de consultoría interna en flujos de trabajo fiables habilitados por IA para usuarios internos y externos.

Para cumplir con las expectativas de nuestros clientes y mantener la excelente reputación construida a lo largo del tiempo, el equipo de IQVIA COAs se compromete a reclutar, formar y apoyar a personas motivadas que posean habilidades en ciencias de la vida, consultoría, desarrollo de productos, datos y/o inteligencia artificial que puedan aplicarse a la investigación de COA y a las ofertas habilitadas por tecnología.

Las personas que se unan a nosotros tienen asegurada una carrera gratificante y progresiva en la investigación centrada en el paciente. Tendrás la oportunidad de abordar problemas desafiantes de los clientes, en múltiples geografías, con una influencia directa en el desarrollo y la entrega de soluciones innovadoras. Operamos en un entorno de trabajo verdaderamente multicultural, colegial y colaborativo, rico en desarrollo y crecimiento.

• Diseñar, desarrollar y optimizar capacidades de IA que apoyen la generación de estrategias de COA, la síntesis de evidencia, el desarrollo de recomendaciones y los flujos de trabajo de revisión por expertos.
• Asumir la implementación técnica del razonamiento de IA, la generación aumentada por recuperación (RAG), la orquestación de modelos, la arquitectura de prompts, los pipelines de evaluación y la adaptación de dominio para casos de uso relacionados con COA.
• Construir flujos de trabajo de IA que puedan interpretar el área terapéutica, la indicación, el perfil del producto objetivo, la fase del estudio, los objetivos de los endpoints, la población objetivo, el contexto regulatorio y las consideraciones del diseño del ensayo.
• Desarrollar capacidades de IA que generen recomendaciones de estrategia de COA estructuradas y respaldadas por evidencia, incluyendo instrumentos recomendados, consideraciones de endpoints, justificación, lagunas de evidencia y material de origen de apoyo.
• Diseñar y optimizar pipelines de recuperación a través de fuentes estructuradas y no estructuradas, incluyendo librerías de COA, evidencia psicométrica, literatura científica, etiquetas regulatorias, documentos de HTA, registros de ensayos clínicos y resultados de consultoría interna.
• Implementar búsqueda semántica, búsqueda híbrida, filtrado de metadatos, reordenación (reranking), atribución de fuentes, optimización de la ventana de contexto y flujos de trabajo de soporte de citas.
• Evaluar cuándo utilizar modelos fundacionales, modelos ajustados (fine-tuned), modelos especialistas más pequeños, embeddings, rerankers, reglas deterministas o enfoques híbridos.
• Desarrollar mecanismos que permitan a los resultados de la IA distinguir entre evidencia sólida, precedentes débiles, información desactualizada, afirmaciones sin fundamento y áreas que requieren el juicio de un experto.
• Crear y mantener marcos de evaluación de modelos para evaluar la veracidad, la relevancia de la recuperación, la precisión de las citas, la consistencia de las recomendaciones, la calidad del razonamiento clínico y el riesgo de alucinación.
• Colaborar con científicos de COA, gestores de producto, ingenieros de datos, ingenieros de software, equipos de seguridad, partes interesadas legales y equipos comerciales para garantizar que las capacidades de IA sean científicamente creíbles, seguras, explicables y comercialmente útiles.
• Apoyar demostraciones, prototipos, pilotos y trabajos de prueba de concepto orientados al cliente donde la funcionalidad de la IA deba explicarse claramente a audiencias científicas, comerciales o técnicas.
• Documentar el comportamiento de los modelos, los supuestos, las limitaciones conocidas, los resultados de la evaluación, la lógica de decisión y el historial de cambios.
• Contribuir a las prácticas de gobernanza de IA para el uso responsable de la IA en la investigación clínica, la estrategia de COA y los contextos regulados de soporte a la toma de decisiones.