Científico de Datos Senior - Investigación Farmacéutica

Placements24; Mexico; Hybride; PHP 7 638 000 - 11 458 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Salario competitivo

Bonificaciones por desempeño

Beneficios de salud

Desarrollo profesional

Cursos y conferencias

Résumé du poste

WhatJobs Direct busca un Científico de Datos Senior para trabajar de forma remota, desde cualquier lugar, enfocándose en análisis de grandes volúmenes de datos biomédicos para acelerar descubrimientos farmacéuticos.

El rol implica aplicar ML, estadística y bioinformática a datos genómicos, transcriptómicos y clínicos, identificando biomarcadores y previendo respuestas a tratamientos. Se valorará comunicación clara y colaboración cross-funcional.

Qualifications

• Doctorado o Maestría en Bioinformática, Estadística, Ciencias de la Computación, o campo cuantitativo relacionado.
• Mínimo 5 años de experiencia en ciencia de datos con enfoque farmacéutico o biomédico.
• Experiencia avanzada en Python y R y bibliotecas de ML (TensorFlow, PyTorch).
• Dominio de SQL y NoSQL.
• Experiencia con datos genómicos, transcriptómicos u otros datos ómicos.
• Excelentes habilidades de comunicación y visualización de datos.
• Capacidad para trabajar de forma independiente y en remoto.

Responsabilités

• Desarrollar e implementar modelos predictivos y de ML para datos farmacéuticos y biológicos.
• Procesar, limpiar y analizar grandes conjuntos de datos de genomics, transcriptomics y clínicos.
• Identificar patrones y correlaciones para guiar la investigación y desarrollo.
• Colaborar con equipos de investigación para definir preguntas científicas y enfoques analíticos.
• Desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables.
• Comunicar hallazgos a stakeholders y crear visualizaciones efectivas.
• Mantenerse actualizado sobre avances en ciencia de datos y bioinformática.
• Contribuir al diseño de experimentos y mentorizar a data scientists junior.

Connaissances

Python

R

Machine learning

Bioinformatics

Genomics data

SQL

NoSQL

Data analysis

Remote collaboration

Communication

Formation

PhD in Bioinformatics

Outils

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Description du poste

Acerca del Puesto

Nu$óstico cliente, WhatJobs Direct , una entidad pionera en la investigación y desarrollo farmacéutico, está buscando un Científico de Datos Senior para unirse a su equipo de vanguardia. Esta posición es completamente remota ('Yes '), permitiendo al candidato trabajar desde cualquier lugar y enfocarse en el análisis de grandes volúmenes de datos para impulsar descubrimientos en el ámbito de la salud. El rol se centra en aplicar técnicas avanzadas de machine learning, estadística y bioinformática para interpretar datos genómicos, transcriptómicos y clínicos. El objetivo es identificar biomarcadores, predecir la respuesta a tratamientos y acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos. Buscamos un profesional con una sólida formación académica y experiencia demostrada en el manejo de datos complejos del sector salud. La colaboración será un pilar fundamental, interactuando con biólogos, químicos y médicos a través de plataformas virtuales. Valoramos la autonomía, la rigurosidad científica y la capacidad de comunicar hallazgos complejos de manera clara y concisa. Este puesto remoto es ideal para quienes buscan un impacto significativo en la medicina moderna desde la comodidad de su hogar.

Responsabilidades Clave

• Desarrollar e implementar modelos predictivos y de machine learning para el análisis de datos farmacéuticos y biológicos.
• Procesar, limpiar y analizar grandes conjuntos de datos provenientes de diversas fuentes (genómica, proteómica, ensayos clínicos, etc.).
• Identificar patrones, tendencias y correlaciones significativas que guíen la investigación y el desarrollo de fármacos.
• Colaborar estrechamente con equipos de investigación para definir preguntas científicas y diseñar enfoques analíticos.
• Desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables.
• Comunicar los hallazgos y las recomendaciones a stakeholders técnicos y no técnicos, incluyendo la creación de visualizaciones efectivas.
• Mantenerse actualizado sobre los avances en ciencia de datos, bioinformática y el campo farmacéutico.
• Contribuir al desarrollo de estrategias de investigación y al diseño de experimentos.
• Participar activamente en discusiones científicas y mentorizar a científicos de datos junior.

Requisitos

• Doctorado (Ph.D.) o Maestría en Bioinformática, Estadística, Ciencias de la Computación, Biología Computacional, o un campo cuantitativo relacionado.
• Mínimo de 5 años de experiencia relevante en ciencia de datos, con un enfoque específico en investigación farmacéutica o biomédica.
• Experiencia avanzada en programación (Python, R) y bibliotecas de machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Dominio de bases de datos SQL y NoSQL.
• Experiencia trabajando con datos genómicos, transcriptómicos u otros datos ómicos.
• Comprensión de los principios del descubrimiento y desarrollo de fármacos.
• Excelentes habilidades de comunicación, presentación y visualización de datos.
• Capacidad probada para trabajar de forma independiente y gestionar múltiples proyectos en un entorno remoto.
• Fuerte habilidad para la resolución de problemas y pensamiento crítico.

Beneficios

Como puesto completamente remoto, ofrecemos una gran flexibilidad y la oportunidad de trabajar desde cualquier lugar. El paquete de compensación incluye un salario altamente competitivo, bonificaciones por desempeño, y acceso a beneficios de salud integrales. Nuestro cliente invierte significativamente en el desarrollo profesional de sus empleados, ofreciendo acceso a cursos, conferencias y oportunidades de crecimiento. Fomentamos una cultura de innovación y colaboración científica. El candidato se unirá a un equipo dinámico y apasionado que trabaja en la frontera de la medicina, con la posibilidad de realizar contribuciones que mejoren la vida de millones de personas. Aunque la posición es remota, se valorará si el candidato reside en o cerca de Oaxaca City, Oaxaca para futuras consideraciones de colaboración presencial eventual.