Responsable de Ciencias Computacionales

Descripción

Resumen: Liderar el desarrollo de marcos de modelado y de datos para permitir un diseño más inteligente de ensayos clínicos, información operativa en tiempo real y análisis escalables. Aspectos destacados: 1. Liderar el desarrollo de flujos de trabajo clínicos de inteligencia artificial de extremo a extremo. 2. Impulsar la estrategia de modelado, garantizando el rigor científico. 3. Mentorizar y guiar a científicos juniors. **Responsable de Ciencias Computacionales** ============================== * *Ubicación: Barcelona* **Acerca del puesto** ----------------- En Sanofi perseguimos los milagros de la ciencia para mejorar la vida de las personas. Dentro de Digital R\&D, el equipo de Datos Clínicos Integrativos (ICD) desarrolla productos impulsados por inteligencia artificial que transforman la forma en que se diseñan, ejecutan y optimizan los ensayos clínicos. Este puesto se sitúa en la intersección entre el diseño de ensayos, el análisis operativo y los sistemas de toma de decisiones impulsados por inteligencia artificial. Usted liderará el desarrollo de marcos de modelado y de datos que permitan un diseño más inteligente de ensayos, información operativa en tiempo real y análisis escalables en toda la cartera de ensayos clínicos. Usted trabajará en flujos de datos de extremo a extremo —desde datos clínicos y operativos crudos hasta modelos de inteligencia artificial de calidad productiva y sistemas basados en agentes—. Su labor abarcará la predicción de ensayos *in silico*, el aprendizaje de representaciones de pacientes, la modelización de la progresión de la enfermedad, los modelos fundamentales clínicos y extensiones hacia el reclutamiento en ensayos, la inteligencia de centros, la modelización de la probabilidad de éxito técnico y regulatorio (PTRS), y la optimización integral de ensayos con agentes. Como Responsable de Ciencias Computacionales, actuará como propietario técnico en distintas iniciativas, impulsando la estrategia de modelado, asegurando el rigor científico y permitiendo la implementación de conocimientos listos para la toma de decisiones en nuestros productos de desarrollo farmacéutico. ### **Principales responsabilidades** * Liderar el desarrollo de flujos de trabajo clínicos de inteligencia artificial de extremo a extremo, abarcando la ingesta de datos, curación, ingeniería de características, modelado, validación e implementación en casos de uso relacionados con el diseño, ejecución y optimización de ensayos clínicos * Diseñar, asumir la propiedad y aplicar enfoques avanzados de modelado para la predicción de ensayos *in silico*, el aprendizaje de representaciones de pacientes, la modelización de la progresión de la enfermedad y otros casos de uso de inteligencia artificial en el desarrollo —con una mentalidad centrada primero en la evaluación * Traducir preguntas del desarrollo clínico en soluciones computacionales escalables, colaborando con equipos clínicos, de bioestadística y de producto para definir estrategias de modelado y criterios de éxito adecuados * Impulsar la integración de modelos en sistemas productivos y flujos de toma de decisiones, colaborando con equipos de ingeniería para garantizar robustez, escalabilidad y usabilidad * Definir e implementar marcos de validación, incluyendo evaluación estadística, validación temporal y alineación con las expectativas clínicas y regulatorias * Comunicar conocimientos mediante narrativas claras, visualizaciones y marcos de toma de decisiones, facilitando su adopción por parte de equipos clínicos, líderes de estudios y alta dirección * Mentorizar y guiar a científicos juniors, brindándoles orientación sobre enfoques de modelado, diseño de estudios y mejores prácticas en aprendizaje automático y ciencia de datos * Contribuir al liderazgo científico y al impacto externo, incluidas publicaciones, envíos a conferencias (p. ej., ML4H, NeurIPS, AMIA) y colaboraciones intersectoriales o académicas * Identificar y promover oportunidades de innovación en inteligencia artificial clínica, modelado multimodal y sistemas basados en agentes para operaciones de ensayos * Mantenerse actualizado sobre los avances en aprendizaje automático, inteligencia artificial generativa y ciencia de datos clínicos, ayudando a traducirlos en aplicaciones prácticas dentro de la organización **Acerca de usted** ------------- ### **Requisitos** * 5 o más años de experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático, biología computacional u otros campos cuantitativos afines, con demostrada responsabilidad en flujos de trabajo analíticos o de modelado de extremo a extremo * Título avanzado (máster o doctorado) en una disciplina cuantitativa (p. ej., ciencias de la computación, estadística, ingeniería, biología computacional, matemáticas aplicadas) * Amplia experiencia en programación con Python (preferible), con profundo conocimiento de frameworks de computación científica y aprendizaje automático (p. ej., PyTorch, scikit-learn) * Experiencia aplicando las mejores prácticas de ingeniería de software a sistemas de datos y de aprendizaje automático, incluidos control de versiones, pruebas, diseño modular de código y flujos de trabajo reproducibles * Experiencia comprobada en el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático sobre conjuntos complejos de datos biomédicos o clínicos (p. ej., historias clínicas electrónicas, ensayos clínicos, datos del mundo real, imágenes, datos multimodales) * Experiencia en el desarrollo o aplicación de sistemas de toma de decisiones basados en agentes o en inteligencia artificial, integrando modelos de aprendizaje automático, tuberías de datos y flujos de razonamiento para apoyar tareas complejas (p. ej., operaciones de ensayos clínicos, supervisión u optimización) * Profundo conocimiento de la validación de modelos, el diseño experimental y la evaluación del desempeño en entornos reales o clínicos * Experiencia trabajando con tuberías de datos y conjuntos de datos a gran escala, incluida la preprocesamiento, la ingeniería de características y los flujos de trabajo reproducibles * Capacidad para traducir problemas empresariales o clínicos ambiguos en enfoques analíticos estructurados * Excelentes habilidades comunicativas, capaces de transmitir conceptos técnicos complejos tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas * Preferible: antecedentes de publicaciones o contribuciones a conferencias de aprendizaje automático (p. ej., NeurIPS, ICML, ICLR, ML4H) o revistas afines * Preferible: experiencia trabajando con plataformas en la nube e infraestructura de datos (p. ej., AWS, Snowflake, Spark/PySpark) **¿Por qué elegirnos?** ------------------ * Dar vida a los milagros de la ciencia junto con un equipo solidario y orientado al futuro * Descubrir oportunidades ilimitadas para desarrollar sus talentos y potenciar su carrera, ya sea mediante una promoción o un cambio lateral, en su país o internacionalmente * Disfrutar de un paquete de recompensas cuidadosamente diseñado que reconozca su contribución y amplifique su impacto * Cuidarse bien a usted y a su familia, con una amplia gama de beneficios para la salud y el bienestar, incluidos servicios de atención médica de alta calidad, programas de prevención y bienestar, y al menos 14 semanas de licencia parental sin distinción de género \#LI\-Hybrid \#BarcelonaHub \#SanofiHubs null