México
Corning
Zifo
Cientista de Dados - IA / ML para Ciências da Vida
RemotoMéxico
Ciudad de México, Mexico
PythonPostgreSQLAWSDocker
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Localização, Cidade do México, México
**Esta função exigirá presença regular (2-3 vezes / semana) em nosso escritório na Cidade do México,**
Se você compartilha esses sentimentos e está preparado para o atípico, então a Zifo é o seu chamado!
A Zifo México é um empregador que oferece igualdade de oportunidades, e valorizamos a diversidade em nossa empresa. Não discriminamos com base em raça, religião, cor, origem nacional, gênero, orientação sexual, idade, estado civil, status de veterano ou status de deficiência.
Estamos procurando um Cientista de Dados que traga forte experiência prática na aplicação de machine learning, modelagem estatística e técnicas de otimização a problemas do mundo real — preferencialmente em ciências da vida, farmacêutica, biotecnologia ou ambientes de manufatura regulamentados.
Você trabalhará diretamente com clientes, incorporado em suas equipes científicas e técnicas, sendo responsável por todo o ciclo de vida de entrega: desde a compreensão do problema e aquisição de dados, passando pela modelagem e validação, até a implantação e monitoramento. Você também contribuirá para a prática interna de IA/ML da Zifo, ajudando a moldar como entregamos ciência de dados em toda a região.
Esta é uma função de alto impacto, de contribuidor individual e voltada para o cliente. O candidato certo combina rigor computacional com as habilidades de comunicação e consultoria necessárias para ganhar a confiança de stakeholders técnicos e não técnicos.
IMPULSIONADO PELA CURIOSIDADE, FOCADO EM CIÊNCIA, CONSTRUÍDO PELOS FUNCIONÁRIOS.
O que você fará
- Desenvolvimento de modelos: Projetar, treinar e ajustar modelos de machine learning (supervisionados e não supervisionados) e algoritmos estatísticos para resolver desafios de clientes — incluindo detecção de anomalias, otimização de processos, agendamento de lotes e controle de qualidade.
- Otimização: Aplicar otimização com restrições, métodos combinatórios e simulações de Monte Carlo a problemas operacionais e de manufatura complexos.
- Análise de dados: Coletar, limpar e analisar conjuntos de dados grandes, complexos e muitas vezes não estruturados; traduzir descobertas em insights claros e acionáveis para stakeholders do cliente.
- Modelagem estatística: Aplicar técnicas estatísticas, incluindo design experimental Bayesiano, engenharia de features e quantificação de incertezas a dados científicos e de engenharia.
- Monitoramento e alertas: Implementar monitoramento em tempo real de fluxos de dados e logs de sistema; ajustar limiares de detecção para minimizar falsos positivos e apresentar sinais significativos.
- Colaboração multifuncional: Colaborar com engenheiros de dados, engenheiros de software, cientistas e stakeholders de negócios em todo o ciclo de vida do projeto — do escopo à implantação.
- Integração de IA Generativa: Explorar e aplicar capacidades de IA Generativa para acelerar a experimentação, aprimorar fluxos de trabalho de modelagem e desbloquear eficiências para clientes.
- Melhores práticas: Promover melhores práticas de engenharia de software e ciência de dados: reprodutibilidade, controle de versão, documentação e design de soluções escaláveis.
- Comunicação: Comunicar descobertas analíticas complexas de forma clara — por escrito e em reuniões — para públicos técnicos e não técnicos, incluindo a liderança do cliente.
Requisitos mínimos
- Experiência em ciências da vida, farmacêutica, biotecnologia ou indústrias de manufatura regulamentada.
- Experiência prática comprovada na entrega de projetos de ciência de dados de ponta a ponta, em um ambiente industrial ou de consultoria — não apenas em contextos acadêmicos ou de pesquisa.
- Forte proficiência em Python e no stack de ciência de dados: Jupyter, Pandas, scikit-learn e bibliotecas de ML relevantes.
- Sólida base em estatística e machine learning: desenvolvimento, validação e interpretação de modelos.
- Experiência em analisar conjuntos de dados grandes, complexos ou não estruturados e comunicar insights de forma eficaz.
- Familiaridade com melhores práticas de desenvolvimento de software: Git, Docker, plataformas de nuvem (AWS preferencial) e bancos de dados relacionais (por exemplo, PostgreSQL).
- Fortes habilidades de comunicação em inglês e espanhol (escrito e verbal); capacidade de trabalhar eficazmente com equipes globais.
- Capacidade de gerenciar múltiplos projetos simultaneamente e se adaptar em um ambiente dinâmico e orientado ao cliente.
Preferencial
- Experiência com técnicas de otimização (com restrições, combinatórias, convexas, discretas).
- Experiência com métodos Bayesianos e design experimental.
- Familiaridade com aplicações de detecção de anomalias, monitoramento de processos ou controle de qualidade.
- Exposição a bioinformática ou pipelines de dados científicos.
- Experiência prática com ferramentas de IA Generativa e fluxos de trabalho baseados em LLM.
- Diploma avançado (Mestrado ou Doutorado) em área quantitativa — estatística, ciência da computação, engenharia, matemática ou correlatas. Experiência prática equivalente é igualmente valorizada.
Nossa cultura é diferente de qualquer outra, uma onde debatemos, nos desafiamos e interagimos com todos igualmente. Somos um grupo curioso, caracterizado por nossa paixão por aprender e espírito de trabalho em equipe. A Zifo é um provedor global de soluções de P&D focado nas indústrias Farmacêutica, Biotecnológica, Controle de Qualidade de Manufatura, Dispositivos Médicos, especialidades químicas e outras organizações baseadas em pesquisa. O conhecimento científico e a expertise em tecnologia de nossa equipe ajudam a Zifo a atender melhor nossos clientes em todo o mundo, incluindo 18 das Top 20 empresas Biofarmacêuticas.
Procuramos Ciência – Biotecnologia, Tecnologia Farmacêutica, Engenharia Biomédica, Microbiologia etc. Possuímos conhecimento científico e técnico e carregamos objetivos profissionais e pessoais. Embora tenhamos uma política de "sem portas" para promover o acesso livre, temos uma porta difícil de cruzar. Buscamos com uma agenda de dois pontos – competência técnica e adaptabilidade cultural.
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