Director Asociado de Ingeniería de Datos en Barcelona

AstraZeneca está transformando la investigación y el desarrollo mediante un mejor uso de los datos, la tecnología y la inteligencia artificial. Dentro de la Enterprise AI Unit, Enterprise Data Enablement desarrolla las capacidades de datos necesarias para dar soporte al negocio principal de AstraZeneca.

La R&D Data Office está construyendo capacidades a nivel empresarial para que los datos de I+D sean FAIR+T-findable, accessible, interoperable, reusable, and trustworthy (localizables, accesibles, interoperables, reutilizables y fiables). Los flujos de datos y metadatos fiables son esenciales para alcanzar esta ambición. Permiten que los datos se muevan eficientemente desde los sistemas científicos y de laboratorio hacia productos de datos fiables, localizables y reutilizables que puedan dar soporte al análisis, la automatización y el descubrimiento habilitado por IA.

Como Associate Director, diseñarás, implementarás, desplegarás y mantendrás flujos de datos (Data pipelines) que den soporte a la gestión de extremo a extremo de datos y metadatos en los programas prioritarios de I+D. Trabajarás en iniciativas como SafetyOmics y AI4Assay, ayudando a garantizar que los datos generados internamente, incluidos los datos multiómicos, se capturen, procesen, enriquezcan, validen, rastreen y se pongan a disposición para su uso científico.

Este es un rol de contribuidor individual con enfoque práctico (hands-on). Trabajarás estrechamente con el liderazgo del equipo y colegas técnicos para convertir las necesidades de los proyectos en soluciones de flujos de datos robustas y listas para producción. Aunque el enfoque inicial será en proyectos específicos, los flujos que desarrolles deberán ser modulares, configurables y reutilizables en una gama creciente de casos de uso de I+D.

• Diseñar, construir, probar, desplegar y mantener flujos robustos para la ingesta, procesamiento, transformación, validación, enriquecimiento y publicación de datos y metadatos de I+D.
• Entregar soluciones que den soporte al ciclo de vida de los datos de extremo a extremo, desde la integración con el sistema de origen hasta la publicación de datos FAIR, el análisis científico y el uso posterior.
• Integrar datos de sistemas internos, aplicaciones e instrumentos de laboratorio, APIs, bases de datos y fuentes basadas en archivos.
• Construir flujos modulares, configurables y reutilizables que puedan dar soporte a múltiples proyectos y a requisitos científicos en evolución.
• Implementar controles adecuados de calidad de datos, validación, procedencia, trazabilidad y gestión de errores.
• Desarrollar las APIs, servicios, componentes de flujo de trabajo e infraestructura de datos de apoyo cuando sea necesario.
• Llevar las soluciones desde el concepto y el prototipo hasta el despliegue en producción, la monitorización, la resolución de problemas, el mantenimiento y la mejora continua.
• Aplicar prácticas sólidas de ingeniería de software, incluyendo control de versiones, pruebas automatizadas, CI/CD, observabilidad, seguridad, documentación y gestión de cambios controlada.
• Optimizar los flujos para la fiabilidad, escalabilidad, rendimiento, mantenibilidad y eficiencia de costes.
• Contribuir con código práctico y ayudar a dar forma a las decisiones técnicas y a los enfoques de ingeniería.
• Colaborar con científicos, bioinformáticos, ingenieros de datos, arquitectos, especialistas en gestión de datos y otras partes interesadas para traducir los requisitos científicos y comerciales en soluciones técnicas prácticas.
• Dar soporte a las estructuras de metadatos adecuadas, los principios FAIR+T, la calidad de los datos y los estándares de gestión de datos.
• Comunicar claramente las opciones técnicas, las limitaciones y las soluciones tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
• Coordinar la entrega con colegas y proveedores de servicios externos cuando sea necesario.
• Identificar oportunidades para utilizar la automatización y los enfoques habilitados por IA para mejorar los flujos de trabajo de ingeniería y gestión de datos.
• Contribuir al aprendizaje técnico, al intercambio de conocimientos y a la mejora continua en todo el 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.

05-nov-2026

03-dic-2026