Reino Unido
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Elsevier
Manager Data Science
Reino Unido
Amsterdam, North Holland, Netherlands · London, England, United Kingdom
Python
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MANAGER DATA SCIENCE – CORPORATE MARKETS, LIFE SCIENCES
Ubicación: Ámsterdam / Londres
Tipo de empleo: Tiempo completo
Ubicación principal Rango salarial base: NLD Ámsterdam (Radarweg) €79,000 - €131,500.
Este puesto está cubierto por el Convenio Colectivo de la Industria Editorial.
Estamos comprometidos a proporcionar un proceso de contratación justo y accesible. Si tienes una discapacidad u otra necesidad que requiera adaptación o ajuste, por favor, háznoslo saber completando nuestro Formulario de Soporte de Solicitud de Candidato nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fforms.office.com%2Fr%2FeVgFxjLmAK&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169028029%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=2Dm7y%2B%2Flckb5oqa13cjE0WAV1kG%2BuqVQDi4dpvwoM5E%3D&reserved=0 o ponte en contacto con 1-855-833-5120.
Los delincuentes pueden hacerse pasar por reclutadores pidiendo dinero o información personal. Nunca solicitamos dinero o datos bancarios a los candidatos. Obtén más información sobre cómo detectar y evitar estafas aquí nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fstories.relx.com%2Fhow-to-avoid-job-scams%2Findex.html&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169036749%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=bMcV1zP1yRXUuNWYwyGuPPb7lCyTuoA%2BGPT0d5MfO8I%3D&reserved=0.
Por favor, lee nuestra Política de Privacidad del Candidato nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.relx.com%2Fcareers%2Fjoin-us%2Fprivacy&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169045885%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=X%2BrqkisseFh6q%2BEqRLuRvCa2dfT9Q2QeATdfGRVQxnI%3D&reserved=0.
Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades: los solicitantes cualificados son considerados y tratados durante el empleo sin distinción de raza, color, credo, religión, sexo, origen nacional, estatus de ciudadanía, estatus de discapacidad, estatus de veterano protegido, edad, estado civil, orientación sexual, identidad de género, información genética o cualquier otra característica protegida por la ley.
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SOBRE EL EQUIPO
La misión de Elsevier es ayudar a investigadores, clínicos y profesionales de ciencias de la vida a avanzar en el descubrimiento y mejorar los resultados de salud a través de contenido, datos y análisis de confianza.
El equipo de Data Science de Corporate Markets da soporte a los productos y plataformas de Life Sciences de Elsevier, incluyendo soluciones utilizadas por organizaciones farmacéuticas, biotecnológicas, químicas, biomédicas y de investigación. Nuestro trabajo ayuda a los clientes a descubrir, conectar y actuar sobre información científica y clínica de alta calidad en áreas como el descubrimiento de fármacos, la química, la investigación biomédica, la evidencia clínica, la seguridad y la inteligencia competitiva.
El equipo aplica una amplia gama de métodos de ciencia de datos, incluyendo machine learning tradicional, modelado estadístico, procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales, recuperación de información, grafos de conocimiento, enriquecimiento semántico e IA generativa. Estas capacidades dan soporte a productos como PharmaPendium, Reaxys, Embase y plataformas de descubrimiento de Life Sciences de próxima generación.
SOBRE EL PUESTO
Buscamos un Manager Data Science para liderar un equipo de científicos de datos dentro del área de Life Sciences de Corporate Markets. Establecerás la dirección del equipo, gestionarás la entrega, desarrollarás personas y asegurarás que el equipo aplique sólidas prácticas de ciencia de datos para resolver complejos problemas de negocio y de clientes.
Este es un puesto de gestión de personas para un líder técnicamente sólido que pueda guiar a un equipo a través de un amplio portafolio de ciencia de datos. El trabajo puede incluir modelos de machine learning, pipelines de NLP, extracción de entidades, clasificación, ranking, búsqueda, recomendación, calidad de datos, enriquecimiento de grafos de conocimiento, análisis predictivo, sistemas basados en LLM, Agentes Gen AI, sistemas Multi-Agente y RAG cuando sea relevante.
Trabajarás en estrecha colaboración con los responsables de producto, ingeniería, contenido, expertos en la materia y partes interesadas del negocio para ofrecer soluciones de ciencia de datos escalables, medibles y listas para producción para clientes de Life Sciences.
RESPONSABILIDADES CLAVE
Liderazgo y gestión de equipos
- Liderar, mentorizar y desarrollar un equipo de científicos de datos, apoyando su crecimiento técnico, entrega y desarrollo profesional.
- Establecer la estrategia, prioridades y ritmo operativo del equipo en alineación con los objetivos de negocio de ciencia de datos de Corporate Markets y Life Sciences.
- Planificar, delegar y gestionar los recursos del equipo en múltiples proyectos y áreas de producto.
- Crear una cultura de rigor científico, colaboración, IA responsable, enfoque en el cliente y mejora continua.
- Guiar al equipo en la definición y aplicación de las mejores prácticas para la ciencia de datos, experimentación, evaluación de modelos, calidad de datos y colaboración en producción.
ENTREGA DE CIENCIA DE DATOS
- Liderar la aplicación de métodos de ciencia de datos en un amplio portafolio, incluyendo machine learning, modelado estadístico, NLP, redes neuronales, búsqueda, recomendación, grafos de conocimiento e IA generativa.
- Supervisar el desarrollo y la mejora de modelos y pipelines para tareas como clasificación, reconocimiento de entidades, enlace de entidades, comprensión de documentos, ranking, extracción, enriquecimiento, predicción y soporte a la decisión.
- Apoyar la integración de datos científicos estructurados y no estructurados, incluyendo entidades químicas, fármacos, genes, enfermedades, ensayos clínicos, datos de seguridad, publicaciones, patentes, metadatos y ontologías.
- Guiar el uso de enfoques modernos de IA, incluyendo embeddings, LLMs, RAG, flujos de trabajo basados en prompts y evaluación de GenAI, donde aporten un claro valor al cliente y al negocio.
- Colaborar con ingeniería para asegurar que las soluciones sean robustas, escalables, mantenibles y adecuadas para uso en producción.
EVALUACIÓN, EXPERIMENTACIÓN Y CALIDAD
- Definir y mejorar los enfoques de evaluación para modelos de ciencia de datos, sistemas de búsqueda, pipelines de NLP y características de productos impulsadas por IA.
- Asegurar el uso apropiado de métricas para la calidad del modelo, calidad de recuperación, rendimiento del ranking, precisión de datos, resultados de usuarios e impacto en el negocio.
- Guiar la evaluación offline, pruebas A/B, análisis de errores, flujos de trabajo de anotación y evaluación con humanos en el bucle cuando sea necesario.
- Promover prácticas de IA responsable, incluyendo transparencia, equidad, evaluación de sesgos, explicabilidad, privacidad y gestión de riesgos.
- Asegurar que el equipo tome decisiones basadas en evidencia y comunique claramente los resultados a las partes interesadas.
COLABORACIÓN CON PARTES INTERESADAS
- Trabajar en estrecha colaboración con gerentes de producto, ingenieros, especialistas en contenido, expertos en ontologías, informáticos biomédicos y partes interesadas comerciales.
- Traducir las necesidades de los clientes y del negocio en oportunidades claras de ciencia de datos, planes de proyecto y resultados medibles.
- Comunicar hallazgos técnicos, compensaciones, riesgos y recomendaciones tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
- Representar al equipo en la planificación interfuncional y contribuir a la estrategia más amplia de ciencia de datos e IA de Life Sciences.
CALIFICACIONES REQUERIDAS
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Machine Learning, Estadística, Bioinformática, Quimioinformática, Recuperación de Información o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
- Al menos 5 años de experiencia en ciencia de datos, machine learning, NLP, modelado estadístico, recuperación de información o IA aplicada.
- Experiencia gestionando o liderando equipos técnicos directamente.
- Sólida comprensión de los métodos de ciencia de datos, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, Gen AI, análisis estadístico, evaluación de modelos y experimentación.
- Experiencia práctica con Python y frameworks comunes de ciencia de datos, machine learning o NLP.
- Experiencia trabajando con conjuntos de datos grandes, complejos, estructurados y no estructurados.
- Capacidad para gestionar múltiples proyectos, priorizar el trabajo y entregar a través de otros.
- Sólidas habilidades de comunicación y gestión de partes interesadas.
- Capacidad para mentorizar a científicos de datos, revisar el trabajo técnico y mejorar las prácticas del equipo.
- Experiencia con LLMs, pipelines RAG, embeddings, evaluación GenAI o flujos de trabajo de anotación con humanos en el bucle.
- Experiencia con herramientas y plataformas modernas de IA como Databricks, PyTorch, Hugging Face, LangChain, LangGraph, Haystack, MLflow o similares.
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Experiencia en ciencias de la vida, farmacéutica, química, investigación biomédica, datos clínicos.
- Familiaridad con ontologías, taxonomías, vocabularios controlados y estándares de metadatos.
- Experiencia con NLP, extracción de entidades, enlace de entidades, enriquecimiento semántico, búsqueda, ranking, recomendación o métodos de grafos de conocimiento.
- Exposición a sistemas de ML en producción, MLOps, pipelines de datos y monitorización de modelos.
Trabaja de la manera que mejor se adapte a ti
Promovemos un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal en toda la organización. Ofrecemos una perspectiva laboral atractiva para nuestra gente. Con numerosas iniciativas de bienestar, permiso parental compartido, asistencia para estudios y sabáticos, te ayudaremos a cumplir tus responsabilidades inmediatas y tus objetivos a largo plazo.
- Horario de trabajo flexible: ajusta las horas de trabajo durante el día para ayudarte a encajar todo y trabajar cuando seas más productivo.
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Sobre el negocio
Como líder mundial en información y análisis, ayudamos a investigadores y profesionales de la salud a avanzar en la ciencia y mejorar los resultados de salud en beneficio de la sociedad. Basándonos en nuestra herencia editorial, combinamos información de calidad y vastos conjuntos de datos con análisis para apoyar la ciencia y la investigación visionarias, la educación en salud y el aprendizaje interactivo, así como una atención médica y práctica clínica excepcionales. En Elsevier, tu trabajo contribuye a los grandes desafíos del mundo y a un futuro más sostenible. Aprovechamos tecnologías innovadoras para apoyar la ciencia y la atención médica para asociarnos por un mundo mejor.
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