Investigador Principal de IA de Frontera en Barcelona

Estamos construyendo un motor de IA empresarial conectado y de extremo a extremo, que une los fundamentos de datos, la tecnología de IA, la reinvención de procesos y la IA orientada al negocio para acelerar los resultados en toda la cadena de valor. El éxito depende de ser conectores excepcionales: aprovecharás activamente las capacidades existentes, celebrarás y promoverás la reutilización, exportarás ideas innovadoras a través de diversas geografías y funciones, y te obsesionará escalar el impacto en lugar de construir de forma aislada. Si prosperas en entornos de alta colaboración donde tu función es convertir problemas complejos y transversales en capacidades reutilizables para toda la empresa —y donde la medida del éxito es la adopción y la escala, no solo la innovación—, tendrás la plataforma (y el respaldo) para hacerlo realidad.

AI Science & Innovation (AISI) se sitúa en el centro de la transformación de la IA en I+D de AstraZeneca. Nuestra misión es construir, adquirir y entregar los modelos y agentes de IA que cambien los resultados de la cartera de proyectos, en las áreas de descubrimiento, ciencia traslacional, biomarcadores y desarrollo clínico.

¿Estás preparado para marcar el rumbo de la IA de vanguardia que acelere el descubrimiento científico y agudice la toma de decisiones para millones de pacientes? ¿Puedes convertir ideas punteras en IA de agentes, LLMs y modelado computacional en sistemas fiables que cambien nuestra forma de trabajar de extremo a extremo?

Como Frontier AI Research Principal, definirás y ejecutarás la hoja de ruta para la IA avanzada en todo AstraZeneca. Liderarás equipos multidisciplinares para transformar preguntas científicas y de negocio ambiguas en soluciones de IA escalables, desde la priorización de dianas y la síntesis de evidencia hasta la optimización operativa, desplegadas en la nube y computación de alto rendimiento. Tu trabajo convertirá los datos en acciones decisivas, permitiendo obtener conocimientos más rápidos, procesos más inteligentes y un impacto medible en los pacientes.

• Liderazgo estratégico de IA: Dar forma a la visión y adopción de capacidades avanzadas de analítica e IA, estableciendo una hoja de ruta enfocada que ofrezca resultados científicos y de negocio medibles.
• Liderazgo y mentoría de equipos: Dirigir, hacer crecer e inspirar a ingenieros y científicos de IA; garantizar una ejecución de alto nivel en programas de IA complejos y transversales.
• Entrega de soluciones de extremo a extremo: Definir, construir, optimizar y desplegar soluciones escalables de IA/ML y modelado computacional a través de datos estructurados y no estructurados utilizando clasificación, regresión, clustering, aprendizaje profundo, NLP, aprendizaje de grafos, sistemas de recomendación y más.
• Definición de problemas y estrategia de cartera: Traducir desafíos científicos y de negocio complejos en planes analíticos viables; priorizar una cartera que pase de experimentos rápidos al impacto en producción.
• Excelencia en ingeniería y MLOps: Defender la calidad del código, la reproducibilidad, la automatización (CI/CD), la observabilidad y la evaluación, con despliegue en producción en la nube/HPC utilizando Python, PyTorch, JAX, Hugging Face, MLflow, vLLM, Docker y Kubernetes; emplear marcos de agentes como LangGraph, OpenAI Agents SDK, Microsoft Agent Framework y Google ADK; utilizar estándares de interoperabilidad como Model Context Protocol (MCP) y Agent2Agent (A2A); instrumentar el rastreo y la evaluación con OpenTelemetry y LangSmith.
• Colaboración con stakeholders: Trabajar estrechamente con líderes sénior, expertos en la materia y socios tecnológicos para alinear prioridades y capturar valor de las iniciativas de IA en ciencia, operaciones y toda la empresa.
• Plataformas de datos y rigor analítico: Guiar las mejores prácticas para la ingeniería de datos a gran escala, la generación de características y la evaluación de modelos para respaldar hipótesis, decisiones y flujos de trabajo regulados.
• Ecosistema y alianzas: Establecer colaboraciones de alto impacto con equipos internos y socios externos, incluyendo la academia y proveedores, para acelerar la entrega y la innovación.
• Mejora de capacidades y formación: Proporcionar consultoría experta y formación para elevar las prácticas de IA, ciencia de datos y computación; fomentar una cultura de aprendizaje continuo e innovación digital.
• Gobernanza y gestión de riesgos: Establecer entregables claros, gestionar riesgos y comunicar resultados, oportunidades y limitaciones con transparencia.
• Reputación externa: Publicar, presentar y colaborar externamente para avanzar en el estado del arte y representar el liderazgo de AstraZeneca en IA.