S&C Global Network - AI - Life Sciences -Data Science Manager

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Entidad: Accenture Strategy & Consulting

Equipo: Estrategia y Consultoría – Red Global

Práctica: Ciencias de la Vida

Título: Gerente de Ciencia de Decisiones de IA Industrial y Funcional

Ubicación del Trabajo: Delhi, Gurgaon, Mumbai, Bangalore

La Red Global de Estrategia y Consultoría de Accenture se enfoca en ayudar a nuestros clientes a hacer crecer sus negocios utilizando datos e IA. Nuestra práctica enfatiza el aprovechamiento de la analítica para generar insights accionables que impulsan mejores decisiones y mejoran las relaciones con los clientes. Desde el desarrollo de estrategias hasta la ejecución, asistimos a las organizaciones en la evolución de sus capacidades analíticas, incluyendo el acceso a datos, informes y modelado predictivo, para superar a su competencia.

Únete a nosotros para trabajar en proyectos de alta visibilidad con clientes farmacéuticos líderes a nivel mundial. Colabora con líderes de la industria, practicantes de funciones empresariales y profesionales de inteligencia de negocios para dar forma a soluciones innovadoras que aprovechen tecnologías emergentes. Adopta prácticas empresariales responsables a lo largo de tu trabajo y disfruta de módulos de entrenamiento personalizados diseñados para mejorar tus habilidades en estrategia y consultoría, conocimientos de la industria y capacidades. Prospere en una cultura inclusiva comprometida con fomentar la igualdad para todos y participa en proyectos colaborativos en toda la organización.

  • Dirigir equipos pequeños a medianos en la entrega de proyectos de consultoría para clientes globales.
  • Manejar la estrategia, implementación, diseño de procesos y gestión del cambio para módulos específicos.
  • Gestionar las operaciones diarias del equipo, proporcionando orientación y apoyo a los miembros del equipo para la entrega efectiva de soluciones a los clientes.
  • Participar en discusiones con clientes, desarrollar nuevos Puntos de Vista (PoVs) de la industria y herramientas reutilizables.
  • Traducir hallazgos analíticos complejos en informes y presentaciones claras para diversos stakeholders, incluyendo clínicos, ejecutivos y pacientes.
  • Ofrecer experiencia en diversos subsegmentos de la industria de Ciencias de la Vida.
  • Crear activos y metodologías, así como documentos de punto de vista e informes de investigación para uso del equipo y la comunidad.
  • Adquirir nuevas habilidades relevantes a través de grupos industriales.
  • Apoyar estrategias y modelos operativos enfocados en unidades de negocio específicas y evaluar respuestas competitivas.
  • Co-liderar propuestas y esfuerzos de desarrollo de negocios, coordinando con colegas para crear entregables impulsados por consenso.
  • Implementar planes de cambio transformacional alineados con las estrategias empresariales del cliente, involucrando a los stakeholders en el recorrido del cambio.
  • Entregar presentaciones sobre aspectos funcionales de su dominio según sea necesario a audiencias conocidas o clientes.
  • Tener una licenciatura o maestría en Estadística, Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas, Analítica de Negocios, Ciencias de la Computación, Sistemas de Información o un campo cuantitativo relacionado.
  • Poseer más de 10 años de experiencia comprobada en proyectos de Ciencias de la Vida/Farmacéutica/Salud, entregando resultados exitosos.
  • Tener un excelente entendimiento de conjuntos de datos farmacéuticos, incluyendo comerciales, clínicos, Evidencia del Mundo Real (RWE por sus siglas en inglés) y Registros Electrónicos de Salud (EMR por sus siglas en inglés).
  • Aportar experiencia práctica con datos de evidencia del mundo real, datos clínicos de I+D y datos de marketing digital.
  • Experiencia con conjuntos de datos como Komodo, RAVE, IQVIA, Truven, Optum, SHS, Farmacia Especializada, PSP.
  • Habilidad en la construcción y despliegue de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático, tales como segmentación, modelado predictivo, pruebas de hipótesis, análisis estadístico multivariante, técnicas de series temporales y optimización.
  • Competencia en lenguajes de programación como R, Python, SQL, Spark.
  • Adepto en trabajar con grandes conjuntos de datos y presentar hallazgos e insights a stakeholders clave.
  • Experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud para desplegar y escalar modelos de lenguaje.
  • Familiaridad con herramientas de