Data Scientist / Chemometrician

La función de NPI (Introducción de Nuevos Productos) y Técnica en GSK proporciona procesos de primera clase para garantizar que todos los insumos del producto sean comprendidos y mantenidos desde el desarrollo de I+D a lo largo del ciclo de vida del producto dentro de nuestras operaciones de fabricación y producción en el Campus Ware OnePharma (I+D + Fabricación). Esto incluye todos los elementos de transferencia tecnológica, fabricación clínica y comercial, pruebas y procesos de suministro desde el lanzamiento hasta los cambios y transferencias planificados.

Como Científico de Datos/Chemométrico en nuestro equipo de PAT y Analítica de Datos, participarás en diversas actividades de modelado de datos apoyando el Desarrollo Tardío de I+D, la Introducción de Nuevos Productos (NPI) y Productos de Suministro Global (GSP) en el campus de Ware. Las responsabilidades clave incluyen desarrollar e implementar modelos quimiométricos y de analítica de datos para acelerar el desarrollo de procesos, mejorar la comprensión del proceso y realizar un monitoreo en tiempo real del proceso y la calidad.

En tu rol, colaborarás estrechamente con Científicos de I+D, Formuladores, Tecnólogos de Procesos e Ingenieros de PAT para contextualizar tus actividades de modelado. Tu trabajo también incluirá apoyar el despliegue del diseño experimental durante estudios de desarrollo, ensayos clínicos y campañas comerciales.

Damos la bienvenida a solicitudes de recién graduados y profesionales con experiencia. Los candidatos deben tener calificaciones/educación/experiencia en modelado de datos, quimiometría y procesos de fabricación farmacéutica.

Los candidatos ideales poseerán un título adecuado en Ciencias o Ingeniería y, preferiblemente, experiencia en la aplicación de soluciones de analítica de datos a productos farmacéuticos. Las características clave incluyen ser un jugador de equipo con un enfoque práctico, responsable y conforme a la Calidad, Seguridad, EHS y cGMP, así como una pasión por los datos y su uso para mejorar el rendimiento de procesos y productos.

La experiencia trabajando con equipos multifuncionales, la automotivación y buenas habilidades de comunicación también son importantes.

• Definir los requisitos para desplegar modelos de analítica de datos/quimiométricos en la fabricación (en colaboración con quimiométricos de I+D) y colaborar con otras funciones (por ejemplo, automatización de procesos, tecnólogos de fabricación).
• Contribuir a definir procesos, guías y procedimientos para el mantenimiento y revisión de modelos quimiométricos a lo largo del ciclo de vida del producto en colaboración con otras funciones (por ejemplo, calidad).
• Traducir modelos quimiométricos utilizando plataformas de software relevantes (por ejemplo, SIPAT, SIMCA, AspenTech Unscrambler) o programas personalizados (usando Matlab, Python, etc.).
• Integrar el modelado quimiométrico con otras disciplinas y plataformas de ciencia de datos (por ejemplo, informática y automatización) para maximizar oportunidades y mejorar la robustez del proceso.
• Mantenerse actualizado con nuevas técnicas de modelado quimiométrico y de ciencia de datos a través de publicaciones, conferencias y colaboraciones, y coordinarse con otros SMEs para compartir mejores prácticas para el despliegue y mantenimiento de modelos.
• Trabajar estrechamente con Ciencias Estadísticas para desarrollar el mejor diseño experimental in-silico y evaluar la incertidumbre del modelo y los límites de confianza predictiva.
• Defender y cumplir con los requisitos GMP para registrar experimentos y datos asociados y redactar informes de modelado, incluida la revisión científica y verificación de datos.

Los medicamentos en el campus de Ware se presentan ya sea como dispositivos respiratorios o en forma de dosis sólida oral. El sitio tiene la responsabilidad única de lanzar la cartera de nuevos medicamentos de la compañía en estas formas de dosis.

Fecha de cierre para solicitudes: Viernes 5 de julio de 2024 (fin de la jornada laboral)

• Título relevante en ciencia de datos, ingeniería o una materia relacionada (por ejemplo, M.S. o PhD en Ingeniería Química, Ciencia de Datos, o experiencia equivalente en modelado de procesos de primeros principios o mecanicista).
• Excelente agilidad de aprendizaje y fuertes habilidades de comunicación.
• Capacidad comprobada para desplegar soluciones de Analítica de Datos con comprensión de las técnicas quimiométricas principales.
• Comprensión de los requisitos de datos e informática para plataformas digitales.