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El/la Director/a de Gestión Científica es una figura senior con fuerte perfil científico cuyo objetivo es maximizar la calidad, competitividad e impacto de la actividad investigadora del Cima, Centro Severo Ochoa. Actúa como socio estratégico y operativo de la Dirección Científica y de los investigadores, ayudando a transformar ideas y capacidades en proyectos sólidos, colaboraciones relevantes y resultados medibles. Se trata de un rol transversal, orientado a la excelencia científica y a la ejecución. Su aportación diferencial es combinar criterio científico, conocimiento del ecosistema de financiación, capacidad de revisión crítica, diplomacia institucional y orientación práctica a resultados. Su éxito se medirá por la mejora del conjunto del centro: mejores propuestas, mejor priorización, mejor seguimiento y mayor impacto institucional. El lugar de trabajo es Pamplona onsite. Posicionamiento del rol Dependencia directa: Director Científico del Cima. Naturaleza: Rol científico-estratégico y operativo, con autoridad transversal basada en criterio, servicio e influencia sin jerarquía formal sobre los grupos. Horizonte prioritario: Despliegue del Plan Estratégico Severo Ochoa 2026-2029 y consolidación del Cima como centro biomédico traslacional de referencia. Resultado esperado: Elevar la calidad de la cartera científica, reforzar la financiación competitiva, activar colaboraciones y asegurar seguimiento de objetivos e indicadores. Funciones esenciales • Impulso de proyectos científicos competitivos, • Posicionamiento europeo e inteligencia competitiva, • Evaluación científica, KPIs y reporting, • Gestión de la cartera científica, • Colaboraciones científicas y consorcios, • Dinamización de la actividad científica, • Integración con innovación, transferencia e impacto clínico, • Apoyo ejecutivo al Director Científico, • Construcción progresiva de la función de gestión científica Perfil científico y experiencia requerida Formación académica • Doctorado en ciencias biomédicas, biología, bioquímica, medicina, farmacia, biotecnología, bioingeniería o disciplinas afines. Experiencia profesional • Trayectoria investigadora sólida en entornos académicos, clínicos, traslacionales, internacionales o industriales., • Experiencia directa en preparación, revisión, coordinación o evaluación de proyectos competitivos nacionales e internacionales., • Conocimiento práctico del ecosistema europeo de financiación y del ciclo completo de vida de una propuesta., • Experiencia en entornos multidisciplinares, con interacción entre investigación básica, plataformas, clínica, transferencia e industria., • Muy valorable experiencia en oncología, inmunoterapia, terapias avanzadas, enfermedades raras, medicina del RNA o investigación clínica/traslacional., • Muy valorable participación en procesos de evaluación científica, comités asesores, Scientific Advisory Boards, centros Severo Ochoa/María de Maeztu o benchmarking internacional. Idiomas Inglés profesional avanzado escrito y oral, con alta capacidad de redacción científica y estratégica. Competencias clave Criterio científico: Entender ciencia compleja, detectar debilidades y elevar la ambición de una propuesta. Conocimiento europeo: Comprender instrumentos, prioridades, criterios de evaluación y dinámicas de consorcios. Pensamiento estratégico: Priorizar oportunidades por impacto, viabilidad, madurez, recursos y alineamiento institucional. Comunicación científica: Transformar ideas en narrativas claras, financiables, convincentes y evaluables. Ejecución: Cerrar entregables, cumplir plazos y convertir análisis en acciones concretas. Influencia sin autoridad formal: Movilizar investigadores senior, clínicos, plataformas y unidades de soporte sin jerarquía directa. Rigor y diplomacia: Dar feedback exigente de forma constructiva, clara y útil, sin generar fricción innecesaria. Orientación a servicio: Hacer brillar a otros y medir el éxito por los resultados del centro. Estilo de trabajo esperado • Proximidad real a los investigadores, sin invadir su liderazgo científico., • Enfoque práctico, orientado a resultados y con baja tolerancia a la burocracia innecesaria., • Autonomía, responsabilidad, discreción y sensibilidad institucional., • Capacidad para combinar rigor analítico, agilidad operativa y comunicación constructiva., • Humildad intelectual, ambición institucional y fiabilidad en el seguimiento de compromisos.

Buscamos Data Scientist freelance (con Data Engineering) 🚀 El reto: construir el núcleo de dato e inteligencia de una plataforma que convierte las interacciones de campo de las redes de ventas farmacéuticas (notas de voz, visitas, resultados) en recomendaciones accionables. Los modelos propios son el moat del producto. Lo importante 📌 • 💼 Freelance + contratación, • ⏱️ Full time, • 📍 Remoto Qué harás 🎯 • Diseñar, entrenar y poner en producción los modelos núcleo: scoring de clientes, segmentación, clasificación de NLP sobre notas de voz, predicción de valor y detección de patrones de efectividad, • Construir y mantener el ciclo de vida del dato de punta a punta (ingesta, transformación, calidad, versionado y almacenamiento) junto al arquitecto empresarial, • Definir cómo la salida de los modelos se integra en el orquestador que alimenta al LLM, garantizando salidas deterministas y accionables, • Generar el dataset sintético inicial a partir del conocimiento de negocio del equipo fundador y dejar preparada la ingesta del dato real del primer cliente, • Establecer buenas prácticas de MLOps: reentrenamiento, monitorización, reproducibilidad y explicabilidad Qué necesitamos sí o sí ✅ • Experiencia sólida como data scientist con modelos en producción (no solo pruebas de concepto), • ML clásico y deep learning, y NLP aplicado a texto y voz, • Capacidad real de data engineering: pipelines, ETL, modelado y almacenamiento, y entornos cloud (Azure o AWS), • Buenas prácticas de ingeniería de software y MLOps; Python, • Criterio claro sobre cuándo usar ML/DL frente a un LLM: el análisis, el scoring y la detección de patrones viven en el ML; el LLM traduce a lenguaje natural, • Autonomía y mentalidad de startup: construir de cero y traducir negocio en solución técnica Suma puntos ⭐ • Experiencia en sector farmacéutico o con datos comerciales / CRM, • Segmentación dinámica asistida por LLM, sistemas de recomendación, next best action, • Experiencia con datos sintéticos o entornos con datos limitados, • Criterio de arquitectura cloud consciente de coste Si te encaja, aplica y valoramos tu candidatura 📩

Desde Melt Group Executive Search buscamos incorporar un/a.Guinea Ecuatorial y distintos mercados africanos.Buscamos un perfil con experiencia en dirección de plantas industriales, gestión de operaciones y desarrollo de negocio, con capacidad para desenvolverse en entornos internacionales y lidera

El lugar de trabajo es Pamplona onsite.

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Diseñar, entrenar y poner en producción los modelos núcleo: scoring de clientes, segmentación, clasificación de NLP sobre notas de voz, predicción de valor y detección de patrones de efectividad. El reto: construir el núcleo de dato e inteligencia de una plataforma que convierte las interacc

Apoyo ejecutivo al Director Científico. El/la Director/a de Gestión Científica es una figura senior con fuerte perfil científico cuyo objetivo es maximizar la calidad, competitividad e impacto de la actividad investigadora del Cima, Centro.

Buscamos Data Scientist freelance (con Data Engineering) 🚀 El reto: construir el núcleo de dato e inteligencia de una plataforma que convierte las interacciones de campo de las redes de ventas farmacéuticas (notas de voz, visitas, resultados) en recomendaciones accionables. Los modelos propios son el moat del producto. Lo importante 📌 • 💼 Freelance + contratación, • ⏱️ Full time, • 📍 Remoto Qué harás 🎯 • Diseñar, entrenar y poner en producción los modelos núcleo: scoring de clientes, segmentación, clasificación de NLP sobre notas de voz, predicción de valor y detección de patrones de efectividad, • Construir y mantener el ciclo de vida del dato de punta a punta (ingesta, transformación, calidad, versionado y almacenamiento) junto al arquitecto empresarial, • Definir cómo la salida de los modelos se integra en el orquestador que alimenta al LLM, garantizando salidas deterministas y accionables, • Generar el dataset sintético inicial a partir del conocimiento de negocio del equipo fundador y dejar preparada la ingesta del dato real del primer cliente, • Establecer buenas prácticas de MLOps: reentrenamiento, monitorización, reproducibilidad y explicabilidad Qué necesitamos sí o sí ✅ • Experiencia sólida como data scientist con modelos en producción (no solo pruebas de concepto), • ML clásico y deep learning, y NLP aplicado a texto y voz, • Capacidad real de data engineering: pipelines, ETL, modelado y almacenamiento, y entornos cloud (Azure o AWS), • Buenas prácticas de ingeniería de software y MLOps; Python, • Criterio claro sobre cuándo usar ML/DL frente a un LLM: el análisis, el scoring y la detección de patrones viven en el ML; el LLM traduce a lenguaje natural, • Autonomía y mentalidad de startup: construir de cero y traducir negocio en solución técnica Suma puntos ⭐ • Experiencia en sector farmacéutico o con datos comerciales / CRM, • Segmentación dinámica asistida por LLM, sistemas de recomendación, next best action, • Experiencia con datos sintéticos o entornos con datos limitados, • Criterio de arquitectura cloud consciente de coste Si te encaja, aplica y valoramos tu candidatura 📩

Operario/a en línea de producción en el sector químico, jornada completa.El trabajo se desarrolla en un entorno industrial donde la calidad y la seguridad son prioritarias.Las tareas principales incluyen controlar y supervisar líneas de producción automatizadas para asegurar un flujo continuo y