Científico Sénior, IA para Ciencias Traslacionales

Habilidades/Experiencia esenciales:

• Máster en Bioinformática, Biología Computacional, Aprendizaje Automático o un campo relacionado con más de 4 años de experiencia aplicada en análisis de datos moleculares de ML/AI; o Doctorado en Bioinformática, Biología Computacional, Aprendizaje Automático o un campo relacionado.
• Experiencia en enfoques de modelado de IA/ML aplicados a datos moleculares (ómicas, imagen)
• Sólidas habilidades estadísticas y de evaluación de modelos, incluyendo la selección adecuada de líneas de base, validación a nivel de paciente y entre estudios, prevención de la fuga de datos (data leakage), gestión de factores de confusión y efectos de lote, y evaluación de la incertidumbre y la capacidad de generalización
• Experiencia práctica implementando y adaptando modelos de aprendizaje profundo utilizando frameworks como PyTorch, transformers, huggingface_hub
• Comprensión profunda de al menos un tipo de datos de perfilado molecular (por ejemplo, secuenciación de ARN o ADN) y experiencia en el análisis de datos NGS de Illumina humanos
• Comprensión de la biología del descubrimiento de fármacos: identificación de dianas, validación de dianas, mecanismo de acción o ciencia traslacional
• Experiencia en el uso de herramientas de IA/frameworks agénticos como copilotos de programación y asistentes de investigación
• Habilidades de programación demostradas (Python esencial) y familiaridad con las mejores prácticas de desarrollo de software (pruebas end-to-end, pruebas unitarias, control de versiones con git)
• Experiencia trabajando en entornos Unix/Linux, familiaridad con la gestión de paquetes (por ejemplo, Conda)
• Computación en la nube (preferiblemente AWS) o Computación de Alto Rendimiento (HPC)
• Mentalidad de "constructor" (builder), pensamiento estratégico y experiencia liderando proyectos
• Sólidas habilidades de comunicación profesional y excelente atención al detalle, capaz de desarrollar relaciones colaborativas efectivas con diversos equipos de analistas técnicos y no técnicos, ingenieros, científicos y estrategas
• Experiencia trabajando en un entorno de equipo

Habilidades/Experiencia deseables:

• Experiencia trabajando con datos de pacientes de ensayos clínicos y desarrollo de biomarcadores
• Experiencia con modelos fundacionales biológicos como BulkFormer, scGPT y DNABERT
• Comprensión de las arquitecturas modernas de aprendizaje profundo como Transformers, CNN y GRU
• Experiencia explorando la explicabilidad de los modelos de aprendizaje profundo en datos multiómicos
• Buena red de contactos dentro de las comunidades externas de bioinformática, NGS y AI/ML
• Experiencia trabajando en I+D farmacéutica o biotecnológica