Gerente de Procesos de Negocio IT - Ciencia de Datos de I+D

• Al menos 5 años de experiencia trabajando en R&D Pharma en estrecha colaboración con equipos de bioinformática e IT.
• Comprensión profunda de los flujos de trabajo de R&D Data Science (ómicas, bioinformática, pipelines de IA/ML y modelado computacional).
• Capacidad demostrada para operar en la intersección de la ciencia y la tecnología, traduciendo los desafíos científicos en soluciones de IT escalables.
• Experiencia en HPC, plataformas en la nube (preferiblemente Azure) o arquitecturas equivalentes para cargas de trabajo de computación intensiva.
• Conocimiento profundo de entornos de computación avanzada, apoyando analítica, pipelines científicos, IA/ML o cargas de trabajo de simulación.
• Visión de mercado para soluciones que apoyen al científico de datos en un entorno de R&D Pharma. Comprensión amplia de la industria farmacéutica, incluyendo la seguridad y el cumplimiento de GxP.
• Python, Linux, Apache, Postgres, Bash, R, Gitlab, Shiny server, Package manager Posit Workbench & Connect, gestión y automatización de la configuración de servicios, soporte para aplicaciones personalizadas de DS para permitir a los usuarios desarrolladores instalar paquetes de código, Docker CI/CD, clústeres de kubernetes, integraciones de LakeHouse (preferiblemente DataBricks).
• Experiencia demostrada en el diseño e implementación de arquitecturas de datos y de nube de extremo a extremo, incluyendo infraestructura, pipelines de datos e integración de aplicaciones para entornos complejos y escalables.
• Sólida experiencia en la gestión del ciclo de vida completo de las soluciones, desde la ideación y la prueba de concepto hasta la industrialización, el despliegue en producción y la evolución continua y mejora constante.
• Trayectoria demostrada liderando o coordinando equipos interfuncionales, incluyendo Data & AI, infraestructura, seguridad y proveedores externos.
• Capacidad demostrada para fomentar la innovación y evaluar tecnologías no estándar, equilibrando la agilidad con el cumplimiento y la arquitectura empresarial en entornos de rápida evolución.

Actuar como el IT solution owner y socio de confianza para el equipo de R&D Data Science, colaborando estrechamente con bioinformática, modelado molecular e ingeniería de IA para garantizar la alineación, la proximidad y una colaboración diaria efectiva.

Asumir la responsabilidad y el soporte de las aplicaciones de Data Science, tanto las desarrolladas internamente como las de terceros, garantizando la alineación con el negocio, la priorización y la adopción. El puesto es responsable de la coordinación de extremo a extremo, mientras que la ejecución de las operaciones, la arquitectura, la seguridad, el cumplimiento y el soporte se realizan en colaboración con equipos de IT especializados y proveedores externos.

Este puesto funciona como un recurso dedicado exclusivamente a las necesidades de Data Science, permitiendo una toma de decisiones más rápida, una mejor comunicación y una entrega más eficiente de los servicios de IT. Requiere una sólida formación científica y una experiencia consolidada en entornos de R&D Data Science.

• Liderar la recepción de demandas, la coordinación de servicios y la entrega de proyectos para las necesidades de IT relacionadas con Data Science, en estrecha colaboración con los stakeholders de Data Science, especialmente con los equipos de bioinformática y modelado.
• Gestionar el ciclo de vida de desarrollo de software de las herramientas personalizadas de Data Science, apoyando la aceleración de la generación de hipótesis y la creación de conocimiento científico.
• Actuar como Punto Único de Contacto (SPOC) en IT para los usuarios de Data Science, reduciendo la complejidad al evitar que los stakeholders del negocio tengan que interactuar con múltiples equipos de IT y garantizando una coordinación fluida entre los dominios de infraestructura, seguridad, datos y aplicaciones.
• Colaborar con los dominios de IT pertinentes para evolucionar las capacidades tecnológicas de R&D Data Science, apoyando plataformas científicas, computación avanzada, ómicas, analítica multimodal, modelado molecular e IA/ML de acuerdo con las prioridades del negocio.
• Traducir, revisar y validar los requisitos de Data Science en entregables de IT accionables con un alcance, plazos y responsabilidades claros, salvaguardando al mismo tiempo las necesidades del negocio y del usuario final mediante un modelo unificado para la recepción de demandas, la priorización del backlog, la gestión de incidencias y la adopción.
• Coordinarse con las funciones de gobernanza, seguridad y cumplimiento pertinentes para garantizar que las soluciones de Data Science se alineen con los requisitos de R&D y de la empresa, incluyendo la ética de la IA, la monitorización y la gestión de riesgos.
• Coordinarse con los equipos de soporte de servicios y los proveedores tecnológicos para garantizar que las soluciones técnicas cumplan con las expectativas funcionales y de rendimiento acordadas.
• Garantizar que se disponga de la documentación adecuada, la transferencia de conocimientos y la transición de servicios para el traspaso a los equipos de soporte de IT.
• Responsable de la actualización de los mapas de sistemas de ciencia de datos y del software desarrollado por ciencia de datos que respalda las operaciones comerciales de R&D.
• Trabajar con los equipos de expertos pertinentes para garantizar que los sistemas y los pipelines cumplan con los estándares requeridos de copia de seguridad, integridad de datos, seguridad y cumplimiento de GxP.
• Contribuir a la toma de decisiones tecnológicas rentables alineadas con la estrategia comercial de R&D a largo plazo, en colaboración con los stakeholders de IT y compras pertinentes.
• Definir y realizar el seguimiento de los KPIs para medir el rendimiento, la adopción y el valor de negocio de las soluciones.
• Impulsar la gestión de proyectos utilizando metodologías ágiles y aumentar la velocidad de entrega, reduciendo el tiempo para obtener conocimientos y permitiendo una generación de hipótesis más rápida en todas las etapas posibles del modelo plano y autoorganizado de Data Science.
• Representar las necesidades de crecimiento de Data Science en la planificación de IT para ayudar a garantizar que las plataformas y los servicios puedan escalar adecuadamente para los casos de uso de ómicas, analítica avanzada e IA.
• Coordinar el diseño y la evolución de la arquitectura de extremo a extremo para el entorno de Data Science con la arquitectura empresarial y los equipos de IT especialistas, garantizando la escalabilidad, la resiliencia y la alineación con los estándares corporativos en todas las fases, desde la ideación y los pilotos hasta las soluciones de producción.
• Orquestar la entrega interfuncional que involucre a Data & AI, Infrastructure & Operations, Security y Digital Solutions, con una responsabilidad clara en todos los dominios de IT pertinentes.