¿Está listo para aprovechar la inteligencia artificial y la bioinformática para acelerar el descubrimiento y desarrollo de fármacos en AstraZeneca? ¿Desea trabajar directamente con científicos para implementar soluciones de IA de vanguardia —desde el aprendizaje automático tradicional y el aprendizaje profundo hasta los modelos de lenguaje grande, los modelos fundamentales y los flujos de trabajo de IA agente— que generen un impacto real en toda la cadena de desarrollo de fármacos? Formará parte de un dinámico equipo de Inteligencia Artificial Predictiva y Datos que colabora con expertos tanto en etapas preclínicas como clínicas. Su labor se centrará en transformar datos científicos complejos en conocimientos accionables, demostrando valor al acelerar procesos de investigación existentes y ayudando a construir soluciones robustas de IA en producción junto con otros equipos de ciencia de datos e ingeniería de software. Se trata de un puesto con despliegue anticipado, lo que le brindará la oportunidad de trabajar directamente con los usuarios finales, configurar herramientas de IA según sus necesidades y ver cómo sus soluciones pasan del concepto a la aplicación en el mundo real. **Responsabilidades** * Colaborar con científicos de toda la empresa para comprender sus desafíos y trabajar con ellos en la construcción de la plataforma que sustenta su investigación. * Desarrollar prototipos de soluciones de IA para demostrar su valor en la aceleración de procesos científicos rutinarios. * Calcular el retorno de la inversión (ROI) y el impacto de los proyectos de IA, obteniendo la información y los supuestos necesarios de las partes interesadas y los futuros usuarios. * Aplicar una variedad de metodologías de ciencia de datos, desarrollando soluciones novedosas cuando las metodologías disponibles no sean adecuadas. * Establecer y gestionar relaciones efectivas con las partes interesadas para garantizar la utilización y el valor de los recursos y servicios de información. Comunicar de forma clara y objetiva los resultados, así como sus incertidumbres y limitaciones asociadas, con el fin de orientar las soluciones. * Promover una «actitud centrada en la producción desde el inicio» para asegurar que la infraestructura y las plataformas necesarias estén disponibles para escalar la investigación exploratoria a producción. * Proporcionar formación y asesoramiento a los colaboradores sobre el uso óptimo de los principales conjuntos de datos, plataformas de análisis y el empleo adecuado de la ciencia de datos. * Formar parte de un equipo trabajador y comprometido, que mejora continuamente los entornos, plataformas y herramientas de desarrollo de aprendizaje automático de AstraZeneca. * Trabajar de cerca y de forma colaborativa con funciones internas de gobernanza y cumplimiento, tales como ciberseguridad y privacidad de los datos, para proteger el entorno informático sin obstaculizar la productividad de los usuarios finales. **Competencias/Experiencia esenciales** * Título universitario de grado o máster (o experiencia equivalente) en matemáticas, informática, ingeniería, física, estadística, ciencias computacionales o campo afín. * Competencias avanzadas en lenguajes de programación como Python, y experiencia con bibliotecas y frameworks de IA (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch). * Experiencia comprobada en IA y aprendizaje automático en áreas como aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y aprendizaje por refuerzo. * Experiencia en ingeniería de indicaciones (prompt engineering), implementación de generación aumentada por recuperación (RAG) y ajuste fino de modelos de lenguaje grande (LLM). * Experiencia demostrada en la implementación de flujos de trabajo de IA generativa (modelos de lenguaje grande, otros modelos fundamentales o marcos de IA agente) para automatizar procesos existentes o habilitar nuevos, preferiblemente en el sector farmacéutico y/o sanitario. * Experiencia en el diseño de flujos de trabajo de IA agente y capacidad para planificar estratégicamente las necesidades de IA en una organización grande. * Conocimientos sólidos de principios de desarrollo de software y despliegue de modelos de aprendizaje automático. * Experiencia comprobada trabajando con AWS o un entorno en la nube similar. * Experiencia trabajando con Kubernetes y/o despliegues de aplicaciones basadas en contenedores. * Excelentes habilidades de comunicación y presentación, con capacidad para transmitir conceptos complejos de IA a colaboradores no técnicos. * Fuertes competencias de liderazgo y gestión de proyectos, con un historial comprobado de dirección exitosa de proyectos de IA. * Conocimientos sobre ética de la IA y prácticas responsables de IA. **Competencias/Experiencia deseables** * Experiencia en ciencias de la vida, salud o industria farmacéutica. * Experiencia en una organización global compleja. * Experiencia utilizando DevOps y MLOps para habilitar estrategias de automatización. * Experiencia con frameworks de LLM (LangChain, AutoGen, LlamaIndex). * Experiencia trabajando en equipos ágiles, con conocimientos o experiencia en entregas centradas en productos o plataformas. Cuando reunimos equipos inesperados en la misma sala, desatamos un pensamiento audaz con el poder de inspirar medicamentos capaces de cambiar vidas. El trabajo presencial nos brinda la plataforma necesaria para conectar, trabajar con ritmo y cuestionar percepciones. Por eso trabajamos, en promedio, un mínimo de tres días por semana en la oficina. Pero eso no significa que no seamos flexibles. Equilibramos la expectativa de estar en la oficina respetando al mismo tiempo la flexibilidad individual. Únase a nuestro mundo único y ambicioso. ¿Por qué AstraZeneca? Aquí, la ciencia lidera y los datos la potencian. Trabajará con equipos curiosos y valientes que reúnen experiencias diversas procedentes de la industria, la academia y las biotecnológicas para abordar enfermedades complejas con rapidez y rigor. Combinamos IA de vanguardia con una profunda comprensión biológica, empoderamos a las personas para pensar de forma diferente y respaldamos ideas audaces con las herramientas y plataformas necesarias para escalarlas. Es un entorno donde equipos inesperados en la misma sala desatan un pensamiento audaz, donde el aprendizaje continuo es una realidad y donde sus modelos pueden pasar de la exploración a la publicación y, finalmente, al impacto en los pacientes. Si está listo para construir IA lista para producción que convierta los datos de transcriptómica en conocimientos útiles para terapias, dé el siguiente paso hoy mismo y ayude a definir lo que la ciencia puede lograr.