Ofertes d'ocupació a AstraZeneca

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• Tipus de contracteA temps complert
• Publicada19 de març

Office

Misión

Ser socio estratégico del sistema nacional de salud facilitando el acceso y la implementación de la medicina personalizada, en línea a la estrategia de la compañía; involucrándose e impulsando la concienciación y educación de los líderes de opinión claves de laboratorios, clínicos y otros decisores del ecosistema sanitario, anticipando y comprendiendo las tendencias y dinámicas de los actuales y futuros biomarcadores en Oncología.

1 Análisis estratégico y market shaping

• Definir, identificar y actualizar a los stakeholders clave dentro de sus cuentas prioritarias con el objetivo de proporcionar soluciones adaptadas a sus necesidades.
• Anticipar y analizar en profundidad la información y/o hallazgos sobre aspectos técnicos, de competencia, regulación, comercial, calidad y de financiación de la medicina de precisión, que ayuden a potenciar las estrategias de desarrollo de las cuentas asignadas y a reforzar el modelamiento del mercado de diagnóstico.
• Obtener, analizar y gestionar de forma proactiva y eficaz la información del mercado (circuito, pathway), para anticipar y lograr colaboraciones estratégicas que garanticen la implicación y compromiso de los stakeholders claves de laboratorios y otros del ecosistema sanitario.
• Asegurar el soporte necesario a los stakeholders claves de laboratorios y otros del ecosistema sanitario, proporcionando información sobre el entorno, mercado, tendencias y otros aspectos que puedan impactar en mejorar la calidad del análisis de los biomarcadores moleculares y/o asegurar el éxito de las indicaciones en cada área terapéutica.
• Garantizar que los biomarcadores de AZ estén priorizados en los Planes de Medicina de Precisión en el territorio de su responsabilidad y financiados por el sistema nacional de salud.
  
  
  

• Perfilar, identificar y priorizar a los stakeholders claves involucrados en los planes de desarrollo de la medicina de precisión dentro de las cuentas bajo su responsabilidad.
• Garantizar el engagement de stakeholders clave de laboratorios facilitando el entendimiento y la implantación de las 5 A’s: conocimiento (awareness), adopción (adoption), disponibilidad (availability), acceso (access) y precisión (accuracy) de las pruebas.
• Desarrollar actuaciones de fidelización o compromiso con stakeholders claves de laboratorio y otros del ecosistema sanitario, poniendo foco en alcanzar una posición de referencia y construir relaciones sólidas y de confianza.
• Proporcionar soporte a stakeholders claves de laboratorio y otros roles de AZ para la comprensión de las especificaciones de las pruebas, así como de los desafíos y oportunidades de estas, respaldando el mejor uso de sus diversas indicaciones.
  
  
  

• Conocer en profundidad el ecosistema sanitario y sus necesidades en cada territorio para identificar oportunidades o desafiar barreras que garanticen que los biomarcadores tengan un acceso adecuado.
• Proporcionar información proactivamente y dar soporte en las visitas al equipo cross-funcional de campo: BAS, SSAs y RAMs, responsables de la comercialización de los productos con biomarcadores asociados (actuales y futuros).
• Asegurar el preanálisis y el análisis, garantizando la adecuación de la muestra y el conocimiento profundo de los biomarcadores que se deben analizar.
• Impulsar iniciativas que garanticen que los stakeholders claves de laboratorio interpretan correctamente los resultados.
• Proporcionar soporte a los laboratorios e instituciones sanitarias para el cumplimiento de estándares, certificaciones de calidad y/o participación en los programas nacionales y/o europeos de calidad, identificando posibles riesgos o problemáticas y asegurando el seguimiento y cumplimiento de los KPIs de calidad.
• Desarrollar planes de acción innovadores en el ámbito de diagnóstico, alineados a los requerimientos comerciales de las cuentas y priorizados en base a información y hallazgos del entorno, que permitan el cumplimiento de los KPIs establecidos.
  
  
  

• Proporcionar información y soporte a los equipos de cuenta de los territorios/regiones para un mejor entendimiento de las especificaciones de las pruebas y sus indicaciones, así como de sus desafíos y oportunidades, participando activamente tanto en los foros definidos por la compañía como en el seguimiento y actualización de estas de manera continua.
• Establecer actuaciones basadas en la visión, conocimientos y aportes de todos los integrantes del equipo cross-funcional, impulsando resultados a través de una toma de decisiones óptima y la generación de sinergias.
• Crear junto con el equipo cross-funcional soluciones de valor para asegurar un correcto acceso de los biomarcadores y el establecimiento de colaboraciones estratégicas con los stakeholders clave.
  
  
  

• Garantizar que todas las actividades relacionadas con el puesto de trabajo cumplan con la regulación y normativa, externa e interna aplicable (políticas, procedimientos, estándares, lineamientos y código de conducta).
  
  
  

• Licenciatura / Grado en Negocios o Ciencias de la Salud
  
  
  

• MBA / PhD
  
  
  

• Inglés: B2
• Informática: Office nivel avanzado
• Manejo de herramientas digitales
  
  
  

• Tendencias futuras y cambio de paradigmas en el desarrollo del entorno de la medicina de precisión.
  
  
  

• Médico: Strategic Scientific Advisor Manager (SSAM), Strategic Scientific Advisor (SSA).
• Acceso: Regional Access Lead (RAL), Regional Access Manager (RAM)
• Ventas: Business Area Manager (BAM), Business Account Specialist (BAS)
  
  
  

• Biólogos moleculares
• Otros stakeholders del ecosistema sanitario, conjuntamente con los equipos cross-funcionales (oncología médica, neumólogos, pagadores,…)
  
  
  

• Nivell d'experiència---
• Tipus de contracteA temps complert
• Publicada16 de març

Python Agile Cloud Coumputing Kubernetes AWS DevOps Machine Learning Office

The Enterprise AI Platforms and Operations Team is responsible for building and running the platforms, tooling, and infrastructure that powers AstraZeneca’s ambition to use AI in every step of the value chain, from discovering new compounds to patient safety systems. We achieve this through a combination of technical leadership and agile-focused development, continuously evaluating the fast-moving advancements in Machine Learning tooling for challenges across AstraZeneca’s R&D, Commercial, and Operations domains. We deliver these tools through easy-to-access environments that allow AstraZeneca’s Data Scientists and Machine Learning Engineers to focus on building groundbreaking solutions for patients at scale.

We are looking for an AI Platform Engineer to join our Enterprise AI Platforms and Operations Team. The ideal candidate will have industry-relevant experience delivering at scale Machine Learning or Data Science in the AWS cloud ecosystem or its competitors. You will be part of a collaborative team of multidisciplinary engineers and together have the chance to create tools that will advance the standard of healthcare, improving the lives of millions of patients across the globe. Our data science platforms will support major AI initiatives such as clinical trial data analysis, knowledge graph analytics, patient safety systems, deep learning-led drug discovery, and software as a medical device systems.

As an AI Platform Engineer with an interest in building complex systems, you will be responsible for inventing how we use technology, machine learning, and data to enable the productivity of AstraZeneca. You will help build, deploy, and develop our next generation of platforms and tools at scale.

Accountabilities

• Collaborate with Data Scientists and Machine Learning Engineers from across the company to understand their challenges and work with them to build the platform that underpins their research.
• Be a part of a hard-working agile team, continuously improving AstraZeneca’s Machine Learning development environments, platforms, and tooling.
• Work closely and collaboratively with internal governance and compliance functions such as Cyber Security and Data Privacy to secure our estate without obstructing end-user productivity.
• Adapt standard machine learning methods to best exploit modern parallel environments (e.g., distributed clusters, multicore SMP, and GPU).
• Champion a “production first attitude” to ensure the necessary infrastructure and platforms are available to scale exploratory research to production.
  
  
  

• Bsc/MSc/Ph.D degree in Computer Science or related quantitative or analytical field. Experience as a founder, entrepreneur or experienced consultant will be looked at equally.
• Demonstratable experience working with AWS or a similar cloud environment
• Experience working with Kubernetes and/or container-based application deployments.
• Administering a production cluster, with an understanding of operators, storage classes and service meshes.
• Experience building and delivering software using the Python programming language, exceptional ability in other programming languages will be considered.
• Demonstratable experience deploying the underlying infrastructure and tooling for running Machine Learning or Data Science at Scale using Infrastructure of Code
• Experience using DevOps to enable automation strategies
• Experience or awareness of MLOps practices and building pipelines to accelerate and automate machine learning will be looked upon favorably
• Experience working in an Agile team with knowledge or experience of working in product or platform-focused delivery.
• Experience working with internal security standards and frameworks. Especially within a medical, clinical or pharmaceutical context.
• Experience working with GxP compliant life science systems will be looked upon favorably
• Creative, collaborative and resilient.