Líder de Investigación de IA, IA para el Desarrollo Clínico Oncológico

El descubrimiento de fármacos se ha beneficiado enormemente en la era actual de la IA, pero constituye solo una parte del camino para llevar nuevos tratamientos a quienes los necesitan. El paso final, el desarrollo clínico de fármacos, suele pasarse por alto, a pesar de requerir una proporción significativa de tiempo e inversión. En el equipo de AI for Clinical Development en AstraZeneca, estamos reimaginando el proceso de desarrollo clínico. Nuestra visión es aportar tratamientos seguros y eficaces a los pacientes de una manera que mejore de forma cuantificable nuestra capacidad de hacerlo de forma más rápida, más rentable y con una menor carga para el paciente.

En este puesto, serás un líder técnico para ayudarnos a aprovechar al máximo el poder de la IA, junto con nuestras otras herramientas computacionales, estadísticas y de aprendizaje automático. Trabajarás en toda la empresa para definir y dar respuesta a las cuestiones de desarrollo clínico más urgentes de AstraZeneca. Colaborarás proactivamente en equipos multidisciplinares que abarcan los principales focos de Oncología de AstraZeneca: hematología, terapia celular, conjugados anticuerpo-fármaco, moléculas pequeñas y biológicos. Esta es una oportunidad sin precedentes y de gran visibilidad para inventar nuevas formas de aprovechar datos, modelos y aprendizajes en todo el espectro de la biología del cáncer y las modalidades de fármacos; y lo más importante, tú y el equipo aplicaréis estos nuevos métodos para hacer avanzar de forma mensurable la cartera de fármacos en fase avanzada y la ambición de nuestro grupo.

• Contribuir a la estrategia y la hoja de ruta de la IA para el desarrollo clínico de Oncología en fase temprana y tardía
• Actuar como líder técnico clave y colaborador en equipos matriciales para ejecutar proyectos de IA complejos y de alto nivel
• Evaluar y desarrollar métodos de IA de vanguardia en una o más áreas de definición de problemas, consideraciones de datos, gobernanza, desarrollo de algoritmos, validación y adopción
• Colaborar con los equipos de desarrollo clínico, biometría, asuntos regulatorios y de estudios para desarrollar y, posteriormente, validar nuevas soluciones de IA en el diseño, ejecución, estrategia y toma de decisiones de los estudios clínicos
• Establecer y mantener colaboraciones externas con instituciones académicas, socios tecnológicos y consorcios industriales para acceder a capacidades novedosas y avanzar en la hoja de ruta de la IA
• Representar a AstraZeneca en conferencias científicas, organismos de normalización y foros revisados por pares; contribuir con publicaciones como primer o último autor en las principales revistas de ML e IA clínica
• Mentorear y apoyar a los compañeros dentro del equipo

Este es un puesto presencial con base en Barcelona, ES, con un requisito de trabajar un mínimo de tres días por semana de forma presencial. No se ofrece flexibilidad de teletrabajo o desplazamientos.

• Habilidades excepcionales de programación y desarrollo de software, aprovechando marcos de trabajo de agentes de codificación de vanguardia; se valorará el conocimiento de hardware informático.
• Comprensión profunda de los fundamentos del aprendizaje automático (machine learning), con experiencia en el dominio en uno o más de los siguientes:
• Entrenamiento y ajuste de modelos fundacionales
• Inferencia bayesiana.
• Modelado temporal.
• Integración y modelado multimodal.
• Calibración de modelos y adaptación de dominio.
• IA centrada en datos: adquisición, creación y curación de conjuntos de datos para el entrenamiento, post-entrenamiento, benchmarking y evaluaciones de modelos.
• Evaluación de modelos y datos, y benchmarking.
• Interpretabilidad de modelos.
• Post-entrenamiento y alineación de modelos.
• Sistemas multiagente y entornos de agentes (agent harnesses)

• Gran competencia en el aumento, pero no en la sustitución, del trabajo de conocimiento diario mediante el uso de herramientas de agentes (agentic tools).
• Mentalidad orientada al trabajo en equipo
• Capacidad para realizar contribuciones de alta calidad de forma proactiva e independiente y con rapidez.
• Estar al día de las últimas investigaciones y herramientas de IA, probando proactivamente aquellas de interés, y capacidad para distinguir el hype del verdadero valor añadido.
• Comodidad con la ambigüedad y una mentalidad de aprender en público, prototipar pronto y aprender de los errores (fail forward).
• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal.

03-nov-2026

19-nov-2026