Líder de Ingeniería de Datos

• Experiencia como Data Engineering Lead, Software Engineering Lead, Platform Engineering Lead, AI Engineering Lead o equivalente.

• Sólida experiencia práctica construyendo y operando productos de datos, software o IA de producción en la nube.

• Gran capacidad de programación e ingeniería en Python y SQL, incluyendo pruebas, revisión de código, depuración, optimización y soporte de producción.

• Experiencia con modelado de datos, pipelines de batch y streaming, orquestación, calidad de datos, metadatos, linaje, contratos de datos y observabilidad.

• Experiencia con AWS, Azure o plataformas en la nube comparables, incluyendo CI/CD, infraestructura como código, contenedores y operaciones de producción.

• Experiencia colaborando con equipos de producto, arquitectura, seguridad, gobernanza, ciencia de datos y negocio para ofrecer resultados medibles.

• Capacidad para tomar decisiones arquitectónicas pragmáticas y comunicar temas técnicos complejos de forma clara.

• Experiencia en el entrenamiento de ingenieros y en la elevación de los estándares de ingeniería.

• Experiencia en los sectores farmacéutico, biotecnológico, sanitario, de investigación clínica u otra industria regulada.

• Comprensión del descubrimiento de fármacos o de datos científicos, incluyendo la identificación de objetivos, diseño, fabricación, testeo y análisis.

• Experiencia estableciendo estándares de ingeniería, arquitecturas de referencia, plataformas reutilizables o plataformas internas para desarrolladores.

• Experiencia con FinOps, escalabilidad de plataformas y entrega de tecnología sostenible.

• Experiencia llevando soluciones de IA o machine learning desde la experimentación a servicios de producción soportados.

• Experiencia con data mesh o productos de datos orientados a dominios, arquitecturas basadas en eventos, productos de datos en tiempo real, grafos de conocimiento o búsqueda basada en grafos.

• Experiencia con soporte de decisiones con intervención humana (human-in-the-loop) o automatización de flujos de trabajo.

• Título universitario o experiencia equivalente en informática, ingeniería, ciencia de datos o una disciplina relacionada.

Influirás en la vida de millones de personas en todo el mundo
¿Quieres formar parte de uno de los líderes mundiales en innovación en el sector biofarmacéutico, ayudando a dar forma a la tecnología que refuerza todo lo que hacemos para ayudar a AstraZeneca a superar límites y convertir ideas en medicamentos que cambian vidas? El equipo de Drug Development Data Platform aquí en AZ desempeña un papel clave introduciendo mejoras de procesos y tecnología como Data Mesh, Agile, DevOps y las herramientas de ingeniería más punteras para maximizar la velocidad y el valor de negocio.

Aplica tu experiencia en un equipo dinámico
Te unirás al equipo de liderazgo de Drug Discovery Data Platform, aportando capacidades de datos y digitales en todas las fases, desde la identificación de objetivos (Target Identification) y el descubrimiento, hasta el diseño, la fabricación, el testeo y el análisis.

Este es un puesto de liderazgo técnico práctico. Liderarás equipos multidisciplinares para entregar productos de datos fiables, productos analíticos y soluciones habilitadas por IA a lo largo de todo el ciclo de vida: desde el descubrimiento y la arquitectura hasta la ingeniería, el despliegue, la adopción, la monitorización y la mejora continua.

Tu trabajo incluirá:

• Crear productos de datos descubribles, interoperables y fiables para usuarios científicos y de negocio.

• Desarrollar soluciones de IA como analítica predictiva, búsqueda inteligente, asistentes de conocimiento, RAG, flujos de trabajo agénticos y automatización.

• Establecer estándares para ingeniería de datos, APIs, analítica, machine learning e IA generativa.

• Proporcionar liderazgo técnico práctico a través de arquitectura, revisiones de diseño, prototipos, contribuciones de código, optimización del rendimiento y soporte de producción.

• Mejorar la entrega mediante prácticas de Agile, DevOps, DataOps, MLOps y LLMOps, automatización y capacidades de autoservicio.

• Trabajar con product managers, arquitectos, propietarios de datos, científicos y stakeholders para priorizar oportunidades y ofrecer resultados medibles.

• Entrenar a ingenieros senior y líderes técnicos, y promover un uso responsable y bien gobernado de la IA.

Trabajarás principalmente con nuestro ecosistema de datos y analítica de AWS, colaborando con equipos que utilizan Azure. Es esencial contar con un sólido criterio de ingeniería y experiencia en la selección de las tecnologías adecuadas.

• Definir la dirección técnica para productos de datos, plataformas analíticas y capacidades habilitadas por IA.

• Diseñar arquitecturas seguras, escalables, resilientes y rentables para cargas de trabajo de procesamiento por lotes (batch), streaming, basadas en eventos, APIs e IA.

• Establecer patrones reutilizables para contratos de datos, productos de datos propiedad de dominios, modelos semánticos, metadatos, linaje y autoservicio.

• Liderar decisiones en infraestructura en la nube, almacenamiento de datos, procesamiento, orquestación, integración, servicios de IA y desarrollo de aplicaciones.

• Gestionar la deuda técnica, los riesgos de la plataforma, el rendimiento, las dependencias y los costes de la nube.

• Garantizar que las soluciones cumplan con los estándares pertinentes de seguridad, privacidad, cumplimiento, validación, resiliencia, auditabilidad e IA responsable.

• Contribuir con código de calidad de producción, prototipos e investigaciones técnicas, principalmente utilizando Python y SQL.

• Construir y revisar pipelines de datos, marcos de transformación, APIs, productos analíticos y componentes de aplicaciones de IA.

• Desarrollar soluciones nativas de la nube utilizando contenedores, servicios serverless, plataformas gestionadas, arquitecturas basadas en eventos e infraestructura como código.

• Establecer prácticas para el desarrollo basado en Git, pruebas automatizadas, CI/CD, gestión de lanzamientos, observabilidad y soporte operativo.

• Aplicar controles de calidad de datos, monitorización, pruebas de rendimiento y prácticas seguras de la cadena de suministro de software.

• Apoyar la investigación de incidentes, el análisis de causa raíz y la mejora continua.

• Identificar aplicaciones valiosas y factibles de IA y analítica avanzada en el descubrimiento de fármacos.

• Diseñar soluciones de IA de producción que cubran la preparación de datos, la integración de modelos o modelos fundacionales, la recuperación, el uso de herramientas, la evaluación, el despliegue, la monitorización y la gestión de costes.

• Trasladar conceptos adecuados desde la experimentación a servicios fiables.

• Traducir las necesidades de los usuarios y del negocio en resultados de producto, opciones técnicas, planes de entrega y medidas de éxito.

• Equilibrar la velocidad con la calidad, la mantenibilidad, la seguridad, el cumplimiento, la resiliencia y el coste total de propiedad.

• Liderar la entrega en equipos distribuidos globalmente, incluidos el Reino Unido, Chennai, Barcelona y Guadalajara.

• Mantener diseños técnicos claros, definiciones de datos, contratos de datos, documentación de IA, runbooks, modelos de soporte y propiedad.

• Promover la reutilización, la interoperabilidad y el feedback continuo entre productos y dominios.

Nuestro entorno incluye servicios de AWS y Azure, S3, Redshift, Athena, Aurora, PostgreSQL, Snowflake, Starburst, Glue, Lambda, EMR, Spark, dbt, Power BI, GitHub Enterprise y plataformas de contenedores. Las tecnologías equivalentes son igualmente relevantes.

Estamos particularmente interesados en la experiencia con:

• Plataformas de datos y procesamiento: Arquitecturas Lakehouse o warehouse, Spark, transformación SQL, streaming y orquestación de flujos de trabajo.

• Ingeniería de software: Python, APIs, microservicios, contenedores, arquitecturas serverless, pruebas automatizadas y desarrollo seguro.

• Ingeniería de nube y plataformas: Terraform o equivalente, CI/CD, gestión de secretos, observabilidad, resiliencia, automatización y optimización de costes de nube.

• Ingeniería de productos de datos: Contratos de datos, capas semánticas, metadatos, linaje, catálogos, descubribilidad, interoperabilidad y autoservicio.

• Ingeniería de IA: APIs de LLM, búsqueda vectorial o híbrida, RAG, gestión de prompts y modelos, integración de herramientas, evaluación y monitorización.

• Analítica y visualización: Power BI o herramientas equivalentes y productos de insights escalables y centrados en el usuario.

• Operaciones de ingeniería: Propiedad del servicio, gestión de incidentes, ingeniería de fiabilidad y preparación operativa.

La experiencia con tercera forma normal, modelado dimensional y esquemas en estrella es útil, junto con el criterio para seleccionar el enfoque de modelado adecuado para cada caso de uso.

Somos una red de emprendedores proactivos que contribuyen a algo mucho más grande. Hay una diversidad de conocimientos en nuestro grupo de Tecnología que es única en AstraZeneca; nos permite profundizar en la exploración de nuevas tecnologías de vanguardia. Permitimos que AstraZeneca rinda al máximo ofreciendo soluciones de tecnología y datos de clase mundial, desbloqueando el potencial de la ciencia. Optimizamos y evolucionamos AstraZeneca maximizando la eficiencia y encontrando nuevas formas de impulsar la productividad. Desde la automatización hasta la simplificación de datos.

Un lugar para ser abierto y transparente: alzamos la voz, pensamos de forma creativa y compartimos ideas. Nuestras diversas contribuciones nos ayudan a tomar mejores decisiones. Pero tenemos un impulso constante por innovar y un aprecio por los altos estándares. Se requiere desafiar el statu quo para aportar valor en nuestro entorno en constante evolución. Nos encanta estar aquí porque, sencillamente, generamos un impacto significativo.

Cuando reunimos a equipos inesperados en una misma sala, desatamos un pensamiento audaz con el poder de inspirar medicamentos que cambian vidas. El trabajo presencial nos ofrece la plataforma que necesitamos para conectar, trabajar con rapidez y desafiar percepciones. Por eso trabajamos, de media, un mínimo de tres días por semana desde la oficina. Pero eso no significa que no seamos flexibles. Equilibramos la expectativa de estar en la oficina respetando la flexibilidad individual. Únete a nuestro mundo único y ambicioso.

01-oct-2026

14-oct-2026

AstraZeneca acepta la diversidad y la igualdad de oportunidades. Estamos comprometidos a construir un equipo inclusivo y diverso que represente todos los orígenes, con la mayor variedad de perspectivas posible, y que aproveche las habilidades líderes de la industria. Creemos que cuanto más inclusivos seamos, mejor será nuestro trabajo. Aceptamos y consideramos las solicitudes para unirse a nuestro equipo de todos los candidatos cualificados, independientemente de sus características. Cumplimos con todas las leyes y reglamentos aplicables sobre no discriminación en el empleo (y contratación), así como con los requisitos de autorización de trabajo y verificación de elegibilidad de empleo.