Senior Data Scientist — Remoto - Global — Drug Discovery AI - Python, Machine Learning,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Aimed Careers está reclutando para Valo Health un Senior Data Scientist especializado en Drug Discovery y AI. Este rol es remoto y se enfoca en aplicar machine learning y data science para acelerar el descubrimiento de fármacos en la industria de salud digital. Se busca un profesional con experiencia en Python, estadística avanzada y modelado predictivo en entornos de healthcare o biotech. Beneficios incluyen trabajo flexible, impacto en proyectos de genómica y medicina de precisión, y oportunidades de crecimiento en una empresa innovadora.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite unir tecnología y salud para crear soluciones que salvan vidas. Aprenderás de líderes en AI for healthcare, trabajarás con datos de diagnósticos y genomics, y contribuirás a avances en precision medicine. Es una oportunidad única para crecer profesionalmente en un campo de alto impacto, con exposición a startups y big pharma como Regeneron y Moderna.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python para análisis de datos y ML
• Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
• Estadística y modelado en contextos de salud
• Soft skills: comunicación de resultados técnicos a equipos no técnicos, pensamiento crítico

Tips prácticos para este puesto

• Destaca proyectos previos en healthcare AI o drug discovery en tu portafolio
• Prepárate para discutir ética en datos de salud y cumplimiento normativo (ej: HIPAA)
• Networking en LinkedIn con hashtags como #HealthcareAI y #DigitalHealth

Recursos recomendados

• Tools: PyTorch, scikit-learn, pandas, Jupyter
• Documentación: Coursera "AI in Healthcare" o libros como "Deep Learning for the Life Sciences"
• Influencers: Seguir a líderes en AI de Moderna o Regeneron en LinkedIn
• Cursos: Especializaciones en edX sobre bioinformática y ML

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde aplicaste ML para resolver un problema de salud" - Tip: Enfócate en el impacto, metodología y resultados medibles.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas datos desbalanceados en datasets de diagnóstico?" - Tip: Menciona técnicas como SMOTE o weighted loss, y justifica con ejemplos.
• Pregunta 3: "¿Qué consideraciones éticas tienes al trabajar con datos de pacientes?" - Tip: Habla de privacidad, consentimiento y regulaciones como GDPR o HIPAA.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $4,000 | | Mid | $4,000 - $7,000 | | Senior | $7,000 - $12,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en el uso de datos de pacientes - Pregunta en la entrevista sobre políticas de privacidad y compliance.
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas en plazos para proyectos de drug discovery - Investiga el historial de la empresa en lanzamientos de fármacos.
• Bandera roja 3: Equipo técnico pequeño sin soporte en un campo complejo - Señal de advertencia común: alta rotación o falta de mentores senior.