Ingeniero de ML Sénior, Biologics Discovery

• Grado en Informática, Ingeniería, Ciencia de Datos, Machine Learning o un campo computacional relacionado.
• Más de 4 años de experiencia operacionalizando y escalando soluciones de IA/ML en entornos de producción, incluyendo flujos de trabajo de ML, IA generativa o agentes.
• Gran dominio de Python, con experiencia en el desarrollo de flujos de trabajo de IA/ML para el entrenamiento, ajuste fino, evaluación, despliegue y servicio de modelos.
• Experiencia con infraestructura en la nube y plataformas de datos modernas utilizadas para soportar cargas de trabajo de IA/ML.
• Experiencia con registros de modelos (model registries), seguimiento de experimentos y herramientas de gestión del ciclo de vida de ML (por ejemplo, MLflow, Weights & Biases).
• Experiencia implementando prácticas de IA/ML de producción, incluyendo el versionado de modelos, la automatización del despliegue, CI/CD, pruebas automatizadas, observabilidad, monitorización, contenedores, tecnologías de orquestación y entornos de computación escalables.
• Sólidas prácticas de desarrollo de software y automatización, con capacidad para colaborar eficazmente con científicos de datos, profesionales de IA/ML, equipos tecnológicos y expertos en la materia.

Preferible

• Experiencia en los sectores farmacéutico, biotecnológico o de ciencias de la vida.
• Exposición a flujos de trabajo (pipelines) en tiempo real o casi real e integración de datos de instrumentos.
• Experiencia trabajando con principios de datos FAIR, gestión de metadatos, linaje de datos, procedencia y prácticas de datos listos para IA.

Inteligencia Artificial (AI), Coaching, Computación Cognitiva, Pensamiento Crítico, Colaboración Interfuncional, Mentalidad Curiosa, Estructuras de Datos, Computación Distribuida, Tecnologías Emergentes, Relaciones Humano-Computadora, Machine Learning (ML), Persistencia y Tenacidad, Gestión de Programas, Investigación y Desarrollo, SAP Product Lifecycle Management, Lenguajes de Scripting, Competencia Tecnológica

55.400,00 € - 87.860,00 €

Además del salario base, ofrecemos los siguientes beneficios*: un bono anual con un objetivo establecido (% del salario) dependiendo del nivel salarial / ubicación, donde el importe real se basa en el rendimiento de los empleados y de la empresa del año natural anterior, o comisiones por ventas. Además, ofrecemos días de vacaciones, permiso parental por un mínimo de 12 semanas, permiso por duelo, permiso para cuidadores, permiso de voluntariado, reembolso de bienestar y programas para la salud financiera, física y mental. También ofrecemos premios por aniversario de servicio y reconocimiento y, sujeto a los términos de sus respectivos planes, los empleados —y en algunas ubicaciones, sus dependientes elegibles— pueden participar en varios planes de seguros. Para más información, visite Employee benefits | Supporting well-being & career growth | Johnson & Johnson Careers.

*Esto es solo para fines informativos. Los importes y los beneficios reales pueden variar según la ubicación y están sujetos a cambios.

Nuestra experiencia en Medicina Innovadora se nutre e inspira en los pacientes, cuyos conocimientos impulsan nuestros avances basados en la ciencia. Visionarios como tú trabajan en equipos que salvan vidas desarrollando las medicinas del mañana.

Únete a nosotros para desarrollar tratamientos, encontrar curas y liderar el camino del laboratorio a la vida, defendiendo a los pacientes en cada paso del camino.

Más información en https://www.jnj.com/innovative-medicine

Johnson & Johnson Innovative Medicine busca un Senior ML Engineer para nuestro equipo de Biologics Discovery Data Science. Este rol construye y opera las capacidades de integración, despliegue, gestión del ciclo de vida y gobernanza que permiten que los modelos de aprendizaje automático (ML) y las soluciones de IA desarrollados por organizaciones colaboradoras funcionen de forma fiable en los entornos de Biologics Discovery. Serás el miembro sénior del equipo que cierre la brecha entre los datos listos para modelos en nuestro almacén de datos y los modelos que sirven a los científicos de descubrimiento.

El futuro del descubrimiento nativo de IA depende de soluciones de IA y datos de alta calidad que conecten los datos científicos, los modelos de aprendizaje automático y los flujos de trabajo de agentes. Este rol dará forma a cómo las capacidades empresariales de IA y MLOps se adaptan, integran y operacionalizan para Biologics Discovery, permitiendo que las soluciones de IA escalen desde prototipos hasta capacidades fiables que aceleren el aprendizaje científico y el descubrimiento terapéutico.

En este puesto, permitirás que las soluciones de IA/ML pasen de forma fiable del desarrollo a la producción dentro de Biologics Discovery. Trabajando estrechamente con científicos de datos, científicos de IA/ML, científicos de descubrimiento y organizaciones colaboradoras en J&J, serás responsable del despliegue, la gestión del ciclo de vida, el acceso, la monitorización y la gobernanza de las soluciones de ML, IA generativa y agentes para los flujos de trabajo de descubrimiento. El rol no es responsable del desarrollo de modelos principales ni de las plataformas empresariales subyacentes. En su lugar, garantiza que los modelos y las capacidades de IA desarrollados por los equipos colaboradores se operacionalicen de forma fiable para uso científico.

Aportarás experiencia en prácticas operativas modernas de IA/ML, incluyendo reproducibilidad, CI/CD, observabilidad, gobernanza, automatización y computación escalable, ayudando a adaptar las capacidades empresariales para casos de uso específicos de descubrimiento. Tu trabajo permitirá flujos de trabajo de IA fiables y de grado de producción, y acelerará la adopción de sistemas de ML y de agentes en el descubrimiento de productos biológicos.

Esta es una oportunidad excepcional para desempeñar un papel clave en la habilitación del descubrimiento de productos biológicos nativo de IA. Ayudarás a operacionalizar y escalar las capacidades de IA/ML que transforman los datos listos para modelos y los modelos prometedores en soluciones fiables y de grado de producción que aceleran el descubrimiento científico.

El candidato ideal es un profesional pragmático de IA/ML que combina la experiencia operativa con la pasión por la fiabilidad, la reproducibilidad y la automatización. Prospera tendiendo puentes entre las necesidades científicas y las capacidades técnicas, permitiendo que las soluciones de IA/ML pasen eficientemente de la experimentación a un impacto científico de confianza.

I+D Desarrollo de Productos

I+D Machine Learning

• Construir y operar pipelines e interfaces escalables que entreguen datos listos para modelos a flujos de trabajo de ML, IA generativa y agentes.
• Permitir el aprendizaje científico de bucle cerrado garantizando que los datos científicos recién generados puedan capturarse, gobernarse y ponerse a disposición de los flujos de trabajo de modelado, evaluación y agentes posteriores.
• Establecer capacidades operativas fiables para el despliegue de modelos, servicio, monitorización, gestión de accesos y gestión del ciclo de vida en entornos de desarrollo y producción.
• Implementar el versionado de modelos, datos y flujos de trabajo, con lanzamientos reproducibles, capacidades de reversión (rollback) y trazabilidad a lo largo del ciclo de vida de la IA/ML.

Fiabilidad, Observabilidad y Escala

• Establecer prácticas de monitorización, observabilidad, alertas y gestión del rendimiento para flujos de trabajo de ML, modelos desplegados y servicios de IA.
• Desarrollar y mantener flujos de trabajo automatizados que respalden las pruebas, la gestión de lanzamientos, la gestión de entornos y la excelencia operativa en todas las soluciones de IA/ML.
• Permitir que las capacidades de IA escalen con el creciente volumen de datos científicos, las demandas computacionales y los flujos de trabajo de descubrimiento cada vez más autónomos.
• Monitorizar el comportamiento de los modelos y del sistema en producción, incluyendo la calidad de los datos, el rendimiento del modelo, el drift (desviación), la latencia, la fiabilidad y la utilización de recursos.

Colaboración y Estándares

• Colaborar con científicos de datos, equipos tecnológicos y expertos en la materia para establecer patrones de integración fiables entre los productos de datos científicos y los flujos de trabajo de IA/ML.
• Dotar a los científicos de ML y a los agentes de IA de capacidades reproducibles de entrenamiento, ajuste fino (fine-tuning), evaluación, experimentación y despliegue.
• Establecer patrones reutilizables, mejores prácticas y estándares que aceleren la transición de la experimentación al despliegue en producción.
• Contribuir a las prácticas de seguridad, control de acceso, gobernanza de la IA, documentación y gestión de costes en todas las soluciones de IA/ML.

Madrid, España

Este puesto tendrá su base en una de nuestras ubicaciones de oficina en Spring House, PA (muy preferible), Titusville, NJ, o Raritan, NJ, EE. UU.; Beerse, BE, o Madrid, España. (Sin opción de teletrabajo).

#LI-SL
#JNJDataScience
#JNJIMRND-DS
#JRDDS
#LI-Hyrbid
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Científico/Tecnológico