Mexiko
Corning
Zifo
Data Scientist - Life Sciences KI / ML
RemoteMexiko
Ciudad de México, Mexico
PythonPostgreSQLAWSDocker
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Über die Stelle
Standort, Mexiko-Stadt, Mexiko
Diese Rolle erfordert regelmäßige Präsenz (2-3 Mal pro Woche) in unserem Büro in Mexiko-Stadt.
Wenn Sie diese Werte teilen und für das Ungewöhnliche bereit sind, dann ist Zifo Ihr Ruf!
Zifo Mexico ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, und wir schätzen die Vielfalt in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behinderungsstatus.
Wir suchen einen Data Scientist mit fundierter praktischer Erfahrung in der Anwendung von machine learning, statistischer Modellierung und Optimierungstechniken auf reale Probleme – vorzugsweise in den Bereichen Life Sciences, Pharma, Biotech oder regulierte Produktionsumgebungen.
Sie arbeiten direkt mit Kunden zusammen, eingebettet in deren wissenschaftliche und technische Teams, und verantworten den gesamten Lieferzyklus: vom Verständnis des Problems und der Datenbeschaffung über die Modellierung und Validierung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Sie werden auch zur internen Zifo KI/ML-Praxis beitragen und mitgestalten, wie wir Data Science in der Region liefern.
Dies ist eine wirkungsvolle, kundenorientierte Einzelposition. Der richtige Kandidat kombiniert rechnerische Strenge mit den Kommunikations- und Beratungsfähigkeiten, die erforderlich sind, um Vertrauen bei technischen und nicht-technischen Stakeholdern gleichermaßen aufzubauen.
VON NEUGIER GETRIEBEN, AUF WISSENSCHAFT AUSGERICHTET, VON MITARBEITERN GEPRÄGT.
Was Sie tun werden
- Modellentwicklung: Entwerfen, Trainieren und Optimieren von machine learning Modellen (überwacht und unüberwacht) und statistischen Algorithmen zur Lösung von Kundenherausforderungen – einschließlich Anomalieerkennung, Prozessoptimierung, Batch-Planung und Qualitätskontrolle.
- Optimierung: Anwendung von beschränkter Optimierung, kombinatorischen Methoden und Monte-Carlo-Simulationen auf komplexe operative und produktionsbezogene Probleme.
- Datenanalyse: Sammeln, Bereinigen und Analysieren großer, komplexer und oft unstrukturierter Datensätze; Übertragung von Erkenntnissen in klare, umsetzbare Einblicke für Kunden-Stakeholder.
- Statistische Modellierung: Anwendung statistischer Techniken, einschließlich Bayes'scher Versuchsplanung, Feature Engineering und Unsicherheitsquantifizierung auf wissenschaftliche und technische Daten.
- Überwachung & Alarmierung: Implementierung von Echtzeit-Überwachung von Datenströmen und Systemprotokollen; Abstimmung von Erkennungsschwellenwerten, um Fehlalarme zu minimieren und aussagekräftige Signale zu liefern.
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Partnerschaft mit Data Engineers, Software Engineers, Wissenschaftlern und Business Stakeholdern über den gesamten Projektlebenszyklus – von der Planung bis zur Bereitstellung.
- Generative KI-Integration: Erforschung und Anwendung von GenAI-Funktionen zur Beschleunigung von Experimenten, zur Verbesserung von Modellierungs-Workflows und zur Steigerung der Effizienz für Kunden.
- Best Practices: Förderung von Best Practices in Software Engineering und Data Science: Reproduzierbarkeit, Versionskontrolle, Dokumentation und skalierbares Lösungsdesign.
- Kommunikation: Komplexe analytische Ergebnisse klar kommunizieren – schriftlich und in Besprechungen – sowohl an technische als auch an nicht-technische Zielgruppen, einschließlich der Kundenleitung.
Mindestanforderungen
- Erfahrung in den Branchen Life Sciences, Pharma, Biotech oder regulierte Produktion.
- Nachgewiesene praktische Erfahrung in der End-to-End-Umsetzung von Data-Science-Projekten in einem Industrie- oder Beratungssetting – nicht nur im akademischen oder Forschungsbereich.
- Starke Kenntnisse in Python und dem Data-Science-Stack: Jupyter, Pandas, scikit-learn und relevante ML-Bibliotheken.
- Solide Kenntnisse in Statistik und machine learning: Modellentwicklung, -validierung und -interpretation.
- Erfahrung in der Analyse großer, komplexer oder unstrukturierter Datensätze und der effektiven Kommunikation von Erkenntnissen.
- Vertrautheit mit Best Practices der Softwareentwicklung: Git, Docker, Cloud-Plattformen (AWS bevorzugt) und relationale Datenbanken (z. B. PostgreSQL).
- Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Spanisch (schriftlich und mündlich); Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit globalen Teams.
- Fähigkeit, mehrere Projekte gleichzeitig zu verwalten und sich in einem dynamischen, kundenorientierten Umfeld anzupassen.
Bevorzugt
- Hintergrund in Optimierungstechniken (beschränkt, kombinatorisch, konvex, diskret).
- Erfahrung mit Bayes'schen Methoden und Versuchsplanung.
- Vertrautheit mit Anwendungen zur Anomalieerkennung, Prozessüberwachung oder Qualitätskontrolle.
- Einblicke in Bioinformatik oder wissenschaftliche Datenpipelines.
- Praktische Erfahrung mit Generative AI-Tools und LLM-basierten Workflows.
- Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in einem quantitativen Bereich – Statistik, Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder verwandte Fächer. Gleichwertige praktische Erfahrung wird ebenso geschätzt.
Unsere Kultur ist einzigartig, eine, in der wir debattieren, uns selbst herausfordern und mit allen auf Augenhöhe interagieren. Wir sind eine neugierige Truppe, die sich durch ihre Lernbereitschaft und ihren Teamgeist auszeichnet. Zifo ist ein globaler Anbieter von F&E-Lösungen, der sich auf die Branchen Pharma, Biotech, Manufacturing QC, Medizintechnik, Spezialchemikalien und andere forschungsbasierte Organisationen konzentriert. Das Wissen unseres Teams über Wissenschaft und unsere Expertise in Technologie helfen Zifo, unsere Kunden weltweit besser zu bedienen, darunter 18 der Top 20 Biopharma-Unternehmen.
Wir suchen nach Naturwissenschaftlern – Biotechnologie, Pharmatechnik, Biomedizintechnik, Mikrobiologie usw. Wir verfügen über wissenschaftliches und technisches Wissen und verfolgen berufliche und persönliche Ziele. Obwohl wir eine „Tür-auf“-Politik zur Förderung des freien Zugangs haben, ist der Eintritt nicht einfach. Wir suchen mit einer zweifachen Agenda – technische Kompetenz und kulturelle Anpassungsfähigkeit.
Wir bieten überdurchschnittliche Leistungen, ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket inklusive Urlaubsanspruch und ein angemessenes Weihnachtsgeld.
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