Ontólogo Sénior, Descubrimiento de Biológicos

Nuestra experiencia en Innovative Medicine 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.

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

Johnson & Johnson Innovative Medicine busca un Senior Ontologist dedicado a nuestra organización de Biologics Discovery. Este es un rol horizontal y transversal que es propietario de la base semántica que afecta a cada conjunto de datos y a cada equipo: cómo se conectan, gobiernan, descubren y reutilizan los datos de anticuerpos, ingeniería de proteínas, ensayos, automatización, secuencias, socios externos y la cartera de descubrimiento. Serás un ontólogo práctico y un catalizador interfuncional, transformando el complejo lenguaje científico en ontologías reutilizables, vocabularios controlados, mapeos y estándares semánticos.

Por qué es importante este rol:
Los datos de Biologics se generan en muchos sistemas y equipos, a menudo con una terminología que difiere según la fuente, lo que limita la capacidad de científicos y modelos para encontrarlos, compararlos y reutilizarlos. Este rol proporciona el tejido conectivo semántico que hace que esos datos sean computables, interoperables y estén listos para la IA en toda la cartera de Discovery y con los socios de CMC, alineándose con los estándares de la empresa en lugar de reinventarlos, para que la semántica siga siendo duradera a medida que las plataformas evolucionan.

Como Senior Ontologist para Biologics Discovery, diseñarás, construirás, probarás, publicarás y gobernarás modelos semánticos que permitan grafos de conocimiento, productos de datos, búsqueda, análisis e IA/ML en los flujos de trabajo de biológicos. Colaborarás con científicos experimentales, biólogos computacionales, científicos de datos, ingenieros de datos, equipos de plataforma e IT para capturar la semántica del dominio y traducirla en módulos de ontología bien estructurados, y establecerás los estándares semánticos adoptados en los productos de datos del equipo.

Un propósito central de este trabajo es hacer que nuestros datos estén listos para agentes: los sistemas de IA agéntica no pueden navegar, interpretar o actuar de forma fiable sobre datos científicos sin los vocabularios, relaciones y restricciones compartidos que proporcionan las ontologías. Construirás la capa semántica que permita a los agentes fundamentar su razonamiento, recuperar los datos correctos y conectar la evidencia a través de experimentos, convirtiendo los datos fragmentados en conocimiento sobre el que tanto los científicos como la IA puedan actuar.

Alinearás la semántica de los biológicos con nuestros estándares semánticos y de gobernanza empresariales, y colaborarás con ontólogos pares que apoyan a Chemistry, Manufacturing, and Controls (CMC) en la organización de Therapeutics Development & Supply, para que la semántica de Discovery y la de las etapas posteriores se mantengan alineadas a lo largo del ciclo de vida de la molécula.

Perfil del Candidato Ideal

El candidato ideal es un constructor, traductor y pensador de sistemas con conocimientos sobre el descubrimiento de biológicos y motivado por su potencial para impactar en la salud humana. Puede discutir la ciencia con fluidez con los equipos experimentales, diseñar modelos semánticos rigurosos con pares técnicos, traducir la biología compleja en formatos legibles por máquina, representar a Discovery de forma creíble ante socios empresariales y de desarrollo, y abogar por una gobernanza que haga que los datos sean más reutilizables sin frenar la innovación. Le motiva, por encima de todo, convertir el conocimiento conectado de biológicos en medicinas más rápidas y mejores para los pacientes.

Análisis de datos y ciencias computacionales

Ciencia de datos

• Modelar, codificar, probar y lanzar módulos de ontología validados y con versiones, vocabularios controlados y mapeos en los dominios de descubrimiento de biológicos, incluyendo ingeniería de anticuerpos y proteínas, metadatos de ensayos, diseño molecular, perfilado, resultados de automatización, conocimiento de secuencias/constructos y señales de desarrollabilidad.
• Publicar paquetes de ontologías como activos semánticos listos para API que puedan ser consumidos por grafos de conocimiento, productos de datos y flujos de trabajo de IA/ML.
• Colaborar estrechamente con biólogos, científicos de ensayos, equipos de automatización y otros expertos en la materia para extraer, refinar y traducir conceptos científicos complejos en modelos semánticos computables, equilibrando la precisión científica con la utilidad y adopción práctica.
• Expresar conceptos científicos y operativos como clases y propiedades OWL/RDF, vocabularios SKOS, restricciones SHACL y patrones de diseño reutilizables, y establecer los estándares semánticos adoptados en los productos de datos del equipo.

Grafos de Conocimiento e Integración Semántica

• Colaborar con ingenieros de datos para integrar capas semánticas en pipelines de datos, catálogos y plataformas de grafos de conocimiento.
• Modelar no solo entidades y conceptos científicos, sino también los procesos, flujos de trabajo, actividades experimentales y puntos de decisión que generan y gobiernan esas entidades, proporcionando el contexto necesario para la interoperabilidad, la procedencia y la reutilización.
• Permitir la vinculación de entidades, clasificación, normalización, captura de procedencia y búsqueda semántica en conjuntos de datos de biológicos, y fundamentar la IA agéntica y los flujos de trabajo de recuperación (por ejemplo, enfoques de grafos de conocimiento y GraphRAG) para que los agentes puedan navegar, interpretar y actuar de forma fiable sobre los datos científicos.
• Construir y mantener consultas semánticas (por ejemplo, SPARQL) y validaciones automatizadas que midan la cobertura semántica, la conformidad, el linaje y la integridad.

Alineación Empresarial y Transversal

• Responsabilizarse de la alineación semántica con la gobernanza de datos empresarial y los estándares de grafos de conocimiento, para que Biologics Discovery se construya sobre activos empresariales compartidos en lugar de duplicar la gobernanza.
• Armonizar la terminología y los modelos con ontólogos pares que apoyan el desarrollo posterior (CMC) en los datos de procesos, fabricación, calidad y ciclo de vida del producto, asegurando que los traspasos de descubrimiento a desarrollo sigan siendo trazables e interoperables.
• Impulsar el consenso entre los equipos científicos, de informática y de datos sobre el alcance, las definiciones y la adopción de la ontología, representando las necesidades semánticas de Discovery en los foros empresariales.
• Aplicar directrices de modelado, convenciones de nomenclatura y versionado, gestión de cambios, reglas de depreciación y controles de calidad semántica alineados con la gobernanza empresarial.

Por qué este rol es único

Esta es una oportunidad poco común para definir la base semántica de Biologics Discovery y trabajar en una de sus interfaces interorganizacionales más estratégicas: la alineación con la gobernanza de datos empresarial y los socios de desarrollo posterior. Darás forma a cómo se captura, conecta, gobierna y se hace accionable el conocimiento de biológicos revolucionarios para los científicos y los sistemas de IA.

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).

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).

Científico/Tecnológico

Ten en cuenta que este puesto está disponible en varios países y puede publicarse con diferentes números de solicitud para cumplir con los requisitos locales. Aunque puedes solicitar cualquiera o todas las publicaciones, te recomendamos centrarte en el país o países específicos que coincidan con tus ubicaciones preferidas:

EE. UU. - Número de solicitud: R-099961

España - Número de solicitud: R-100659

Bélgica - Número de solicitud: R-100662

Our expertise in Innovative Medicine is informed and inspired by patients, whose insights fuel our science-based advancements. Visionaries like you work on teams that save lives by developing the medicines of tomorrow.

Join us in developing treatments, finding cures, and pioneering the path from lab to life while championing patients every step of the way.

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Johnson & Johnson Innovative Medicine is seeking a Senior Ontologist dedicated to our Biologics Discovery organization. This is a horizontal, cross-cutting role that owns the semantic foundation touching every dataset and every team: how antibody, protein engineering, assay, automation, sequence, external partner, and discovery portfolio data are connected, governed, discovered, and reused. You will be a hands-on ontologist and cross-functional catalyst, turning complex scientific language into reusable ontologies, controlled vocabularies, mappings, and semantic standards.

Why this role matters:
Biologics data is generated across many systems and teams, often with terminology that differs by source, which limits how well scientists and models can find, compare, and reuse it. This role provides the semantic connective tissue that makes that data computable, interoperable, and AI-ready across the Discovery portfolio and with CMC partners, aligning to enterprise standards rather than reinventing them, so semantics remain durable as platforms evolve.

As a Senior Ontologist for Biologics Discovery, you will design, build, test, publish, and govern semantic models that enable knowledge graphs, data products, search, analytics, and AI/ML across biologics workflows. You will partner with experimental scientists, computational biologists, data scientists, data engineers, platform teams, and IT to capture domain semantics and translate them into well-structured ontology modules, and you will set the semantic standards adopted across the team's data products.

A core purpose of this work is to make our data agent-ready: agentic AI systems cannot reliably navigate, interpret, or act on scientific data without the shared vocabularies, relationships, and constraints that ontologies provide. You will build the semantic layer that lets agents ground their reasoning, retrieve the right data, and connect evidence across experiments, turning fragmented data into knowledge that both scientists and AI can act on.

You will align biologics semantics to our enterprise semantic and governance standards, and collaborate with peer ontologists supporting Chemistry, Manufacturing, and Controls (CMC) in the Therapeutics Development & Supply organization so Discovery and downstream semantics stay aligned across the molecule lifecycle.

Ideal Candidate Profile

The ideal candidate is a builder, translator, and systems thinker who is knowledgeable about biologics discovery and energized by its potential to impact human health. They can discuss the science fluently with experimental teams, design rigorous semantic models with technical peers, translate complex biology into machine-readable formats, represent Discovery credibly with enterprise and development partners, and advocate for governance that makes data more reusable without slowing innovation. They are motivated above all by turning connected biologics knowledge into faster, better medicines for patients.

Data Analytics & Computational Sciences

Data Science

• Model, code, test, and release validated, versioned ontology modules, controlled vocabularies, and mappings across biologics discovery domains, including antibody and protein engineering, assay metadata, molecular design, profiling, automation outputs, sequence/construct knowledge, and developability signals.
• Publish ontology packages as API-ready semantic assets consumable by knowledge graphs, data products, and AI/ML workflows.
• Partner closely with biologists, assay scientists, automation teams, and other domain experts to elicit, refine, and translate complex scientific concepts into computable semantic models, balancing scientific accuracy with practical usability and adoption.
• Express scientific and operational concepts as OWL/RDF classes and properties, SKOS vocabularies, SHACL constraints, and reusable design patterns, and establish the semantic standards adopted across the team's data products.

Knowledge Graphs & Semantic Integration

• Partner with data engineers to embed semantic layers into data pipelines, catalogs, and knowledge graph platforms.
• Model not only scientific entities and concepts, but also the processes, workflows, experimental activities, and decision points that generate and govern those entities, providing the context necessary for interoperability, provenance, and reuse.
• Enable entity linking, classification, normalization, provenance capture, and semantic search across biologics datasets, and ground agentic AI and retrieval workflows (e.g., knowledge graph and GraphRAG approaches) so agents can reliably navigate, interpret, and act on scientific data.
• Build and maintain semantic queries (e.g., SPARQL) and automated validation measuring semantic coverage, conformance, lineage, and completeness.

Enterprise & Cross-Functional Alignment

• Own semantic alignment with enterprise data governance and knowledge graph standards so Biologics Discovery builds on shared enterprise assets rather than duplicating governance.
• Harmonize terminology and models with peer ontologists supporting downstream development (CMC) across process, manufacturing, quality, and product lifecycle data, ensuring discovery-to-development handoffs remain traceable and interoperable.
• Drive consensus across scientific, informatics, and data teams on ontology scope, definitions, and adoption, representing Discovery's semantic needs in enterprise forums.
• Apply modeling guidelines, naming and versioning conventions, change management, deprecation rules, and semantic quality checks aligned to enterprise governance.

Why This Role Is Unique

This is a rare opportunity to define the semantic foundation for Biologics Discovery and to work at one of its most strategic cross-organizational interfaces: the alignment with enterprise data governance and downstream development partners. You will shape how breakthrough biologics knowledge is captured, connected, governed, and made actionable for scientists and AI systems.

Madrid, Spain

This position will be based at one of our office locations in either Spring House, PA (strongly preferred), Titusville, NJ, or Raritan, NJ, USA; Beerse, BE, or Madrid, Spain. (No remote option.)

This position will be based at one of our office locations in either Spring House, PA (strongly preferred), Titusville, NJ, or Raritan, NJ, USA; Beerse, BE, or Madrid, Spain. (No remote option.)

Scientific/Technology

Please note that this role is available across multiple countries and may be posted under different requisition numbers to comply with local requirements. While you are welcome to apply to any or all of the postings, we recommend focusing on the specific country(s) that align with your preferred location(s):

USA - Requisition Number: R-099961

Spain - Requisition Number: R-100659

Belgium - Requisition Number: R-100662