AI Engineer for Clinical Research

AI Engineer for Clinical Research

Tempo inteiro 121500 - 148500 € / ano (est.) Híbrido
A

Num relance

  • Tarefas: Desenvolver sistemas de IA para pesquisa clínica e otimizar a arquitetura de produção.
  • Empresa: Acuity Analytics, uma empresa inovadora com reputação global.
  • Benefícios: Salário competitivo, oportunidades de crescimento e ambiente colaborativo.
  • Outras informações: Ambiente dinâmico com oportunidades de mentoria e desenvolvimento profissional.
  • Porquê este emprego: Trabalhe em projetos desafiadores que impactam a saúde global.
  • Qualificações: Experiência em engenharia de software ou ML com foco em produção.

O salário previsto situa-se entre 121500 - 148500 € por ano.

A Ascent foi recentemente adquirida pela Acuity Analytics. Esta é uma conquista significativa para nós e uma enorme oportunidade para você. A Acuity Analytics é uma empresa com uma forte reputação global, uma base de clientes impressionante e planos de crescimento ambiciosos. Nós fornecemos insights profundos e transformação digital orientada por domínio para organizações em rápido crescimento e altamente regulamentadas. Para nossos clientes, trazemos uma parceria que fornece talento, tecnologia e capacidade para melhorar o desempenho e a eficiência operacional.

Responsabilidades:

  • Possuir a arquitetura de produção: decidir como o sistema multi-agente é estruturado (orquestrador, trabalhadores paralelos, verificadores independentes, loops de reparo) e defender essas escolhas com medições.
  • Levar sistemas do protótipo para o ao vivo: fortalecer a espinha dorsal determinística em torno dos agentes (orquestração de etapas, rastreamento de status, cache, portões de validação, execuções recuperáveis), incluindo manuseio de falhas, controle de custo e latência.
  • Provar a qualidade: construir estruturas de avaliação e camadas de teste para que cada mudança seja pontuada em relação aos resultados de referência antes do lançamento.
  • Operar o que você entrega: monitoramento, contabilidade de custo por etapa e tokens, manuseio de incidentes e notas de lançamento.
  • Construir a camada de dados: mover estado de execução, metadados e saídas para Postgres e Azure Data Lake Storage, com controle de acesso e trilhas de auditoria.
  • Definir os padrões: revisão de código, CI/CD, ramificação, pré-compromisso e varredura de segredos, ambientes reproduzíveis, documentação de validação.
  • Elevar o nível dos engenheiros ao seu redor.
  • Trabalhar com especialistas do domínio: transformar as regras que programadores clínicos e estatísticos escrevem em especificações precisas e testáveis.

Requisitos:

  • Nível sênior (tipicamente 8+ anos em engenharia de software ou ML) com um histórico de múltiplos sistemas enviados para produção e em uso ao vivo.
  • Pronto para nos mostrar: o que você construiu, o que falhou, o que você mudou.
  • Python de produção (3.12): código tipado, empacotado, testado (pytest, ruff, pré-compromisso), estrutura de módulo limpa, sem trabalho apenas em notebook.
  • Agentes construídos no Claude (Claude Agent SDK ou Claude Code, uso de ferramentas, design de prompt, saídas estruturadas), com experiência em manter longas sessões de agentes confiáveis e detectar quando um agente para cedo ou inventa saídas.
  • Sistemas multi-agente em produção: orquestração, paralelismo, ordenação de dependências, verificação independente, manuseio de falhas, controle de custo.
  • Provas de sistemas ao vivo, não apenas demonstrações.
  • Testando e avaliando sistemas LLM: backends falsos ou gravados, testes determinísticos para o código circundante, avaliações separadas para a saída do modelo.
  • Git e CI/CD em escala de equipe: fluxo de trabalho de pull-request, GitHub Actions ou pipelines do Azure DevOps, Docker, lançamentos versionados.
  • Nuvem e dados: PostgreSQL (design de esquema, migrações, tabelas de auditoria), Azure Data Lake Storage / Blob, Parquet, pandas/pyarrow.
  • Entrega GxP: você construiu ou apoiou software sob validação: rastreabilidade do requisito ao teste, trilhas de auditoria, controle de mudanças, controle de acesso, documentação.

Diferenciais:

  • Conhecimento em CDISC SDTM/ADaM ou experiência em análises farmacêuticas/CRO;
  • Capacidade de ler programas clínicos em SAS ou R;
  • Domínio do Domino Data Lab ou plataformas de computação baseadas em trabalho semelhantes;
  • Azure Key Vault, identidade gerenciada, Azure DevOps Test Plans;
  • Servidores MCP, recuperação de documentos longos, cache de prompts, observabilidade e rastreamento de agentes.

Na Acuity Analytics, você terá a oportunidade de trabalhar em ambientes complexos de Azure enquanto ajuda a moldar e melhorar nossa capacidade de Serviços Gerenciados. Você resolverá problemas técnicos desafiadores, influenciará padrões e automação, orientará outros engenheiros e trabalhará em estreita colaboração com clientes e equipes técnicas. As pessoas estão no coração do nosso negócio. Ao investir nas pessoas, alcançamos resultados excepcionais para nossos clientes e criamos novas oportunidades para nossas equipes prosperarem.

Empregador para AI Engineer for Clinical Research: Acuity Analytics

A Acuity Analytics é um excelente empregador, oferecendo um ambiente de trabalho colaborativo e inovador em Lisboa, onde os colaboradores têm a oportunidade de desenvolver soluções de integração na nuvem com tecnologias de ponta. A empresa valoriza o crescimento profissional, proporcionando formação contínua e oportunidades de desenvolvimento de carreira, além de um forte compromisso com a diversidade e inclusão, tornando-a um local ideal para quem procura um emprego significativo e gratificante.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Acuity Analytics

Achamos que precisas destas competências para brilhares como AI Engineer for Clinical Research

Arquitetura de sistemas de produção
Python (3.12)
Desenvolvimento de sistemas multi-agente
Orquestração e paralelismo
Verificação independente
Controle de custos e latência
Testes e avaliação de sistemas LLM