Científico Sénior, Ciencia de Datos en Madrid

56.000,00 € - 88.780,00 €

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 de 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 de 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.

Función del puesto: Data Analytics & Computational Sciences

Subfunción del puesto: Data Science

Categoría del puesto: Científico/Tecnología

La organización de R&D Data Science busca un Senior Scientist, Data Science para contribuir al diseño, desarrollo, evaluación y despliegue de sistemas de IA e IA generativa que aceleren los flujos de trabajo científicos, regulatorios y técnicos en todo Therapeutics Development & Supply (TDS).

Este colaborador individual con perfil práctico trabaja con los equipos de Product Development, Manufacturing, Clinical Supply Chain, Quality, y Digital and Data Science para desarrollar aplicaciones de LLM, flujos de trabajo de agentes (agentic workflows) y soluciones de automatización impulsadas por IA específicas para TDS. Los casos de uso clave incluyen la redacción de documentos científicos y regulatorios, la generación de respuestas basadas en evidencia, la recuperación y síntesis de conocimientos, el apoyo a la toma de decisiones técnicas y la automatización de flujos de trabajo. Trabajando bajo la guía de colegas técnicos sénior en DDSAI, el puesto entrega componentes y flujos de trabajo definidos dentro de las prioridades y hitos acordados, utilizando arquitecturas establecidas, componentes reutilizables, estándares de evaluación y prácticas de IA responsable. El candidato ideal combina habilidades prácticas de desarrollo de IA con la comprensión del desarrollo de CMC farmacéutico y busca asesoramiento técnico en decisiones de diseño complejas, riesgos y desafíos de entrega.

Esta es una oportunidad única para crecer en una de las organizaciones de R&D Data Science más ambiciosas y de más rápido crecimiento del mundo, dando forma a cómo los datos de Therapeutics Development & Supply impulsan las terapias de próxima generación en la empresa biomédica más grande del planeta. Su trabajo acelerará directamente el descubrimiento científico de Johnson & Johnson, impulsará la innovación en IA e impactará a pacientes en todo el mundo.

• Desarrollar, probar y dar soporte al despliegue de soluciones de IA para documentación, recuperación de conocimientos, síntesis de evidencia y apoyo a la toma de decisiones en el ecosistema de TDS, con orientación en el diseño e implementación de soluciones.
• Construir y probar componentes definidos de flujos de trabajo de IA de agentes que coordinen modelos, herramientas, datos y revisión humana a través de procesos científicos y de la cadena de suministro de múltiples pasos.
• Implementar y adaptar capacidades de IA reutilizables utilizando las arquitecturas de IA/ML y los estándares de plataforma establecidos por DDSAI.
• Trabajar con partes interesadas científicas, regulatorias y operativas, así como con colegas técnicos sénior, para traducir las necesidades definidas en requisitos e implementaciones de soluciones de IA para entornos regulados.
• Aplicar marcos de evaluación establecidos para sistemas LLM, incluyendo rúbricas, trazabilidad, robustez, incertidumbre y usabilidad; contribuir con casos de prueba y análisis para mejorar estos marcos.
• Seguir prácticas de IA responsable, incluyendo la validación con intervención humana (human-in-the-loop), la evaluación de riesgos, la seguridad del contenido y la gobernanza, con orientación para identificar y escalar riesgos.
• Aplicar prácticas de ingeniería de software, incluyendo diseño modular, pruebas, documentación y gestión del ciclo de vida, con revisión de código y orientación técnica.
• Contribuir con la experiencia de implementación y los hallazgos de evaluación a las mejores prácticas para sistemas de LLM, RAG y de IA de agentes en DDSAI y TDS.
• Colaborar con partes interesadas regulatorias, de calidad, de CMC, científicas y técnicas para aclarar los requisitos de los casos de uso, validar los resultados y apoyar la adopción.
• Colaborar con DDSAI AI/ML para utilizar la infraestructura compartida, las arquitecturas establecidas, los métodos de evaluación y los componentes reutilizables.
• Comunicar el progreso de la implementación, los resultados de la evaluación, las limitaciones del sistema y los riesgos a las partes interesadas técnicas y no técnicas; buscar orientación cuando los problemas afecten al alcance, al diseño o a la entrega.