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Johnson & Johnson
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Johnson & Johnson es una empresa global de atención médica que trabaja en los ámbitos de la medicina innovadora y la tecnología médica. Sus equipos desarrollan soluciones en oncología, inmunología, neurociencia, oftalmología especializada, atención intervencionista y ortopedia, combinando ciencia y tecnología para abordar necesidades de salud complejas. La empresa también pone énfasis en la equidad sanitaria, la sostenibilidad ambiental, la diversidad y la inclusión al prestar servicio a profesionales de la salud, pacientes y comunidades de todo el mundo.
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Empleos de la empresa

Científico sénior de seguridad de IA – Johnson & Johnson, híbrido en Madrid

Lidera la investigación en seguridad de IA para la plataforma de I+D farmacéutica de Johnson & Johnson, centrada en controles demostrables, aseguramiento adversarial y arquitecturas orientadas a la seguridad. Puesto híbrido con base en Madrid o Barcelona.

ESEspaña
55.400 € – 87.860 € / año
HíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de investigación en IAIngeniero de aprendizaje automático

Descripción

  • Establecer controles deterministas y explicables en los flujos de trabajo agénticos.
  • Crear políticas legibles por máquinas para el comportamiento de los agentes, el uso de herramientas, el acceso a datos y el flujo de información.
  • Implementar mecanismos de cumplimiento auditables para acciones de agentes de alto impacto, incluidas rutas de aprobación humana.
  • Proporcionar interfaces de políticas accesibles para que sus responsables creen, prueben y mantengan controles.
  • Desarrollar enfoques continuos de red teaming que combinen modelos de amenazas de IA con escenarios de fallos de I+D farmacéutica.
  • Integrar pruebas adversariales en la plataforma GenAI en modelos, agentes, herramientas y flujos de trabajo completos.
  • Definir métodos de evaluación, reglas de adjudicación y umbrales de evidencia para las propiedades de seguridad.
  • Investigar y crear prototipos de arquitecturas orientadas a la seguridad basadas en controles técnicos por capas.
  • Evaluar intervenciones en los datos de preentrenamiento y técnicas posteriores al entrenamiento, como el ajuste fino supervisado, la optimización de preferencias y el ajuste de seguridad.
  • Convertir las obligaciones científicas, de calidad, privacidad y regulatorias en especificaciones de sistema comprobables.
  • Establecer medidas de responsabilidad y requisitos de evidencia para las afirmaciones sobre seguridad de la IA.
  • Mantener decisiones de control trazables y reconstruibles como evidencia para auditorías.
  • Colaborar con científicos de I+D y equipos de ingeniería de plataformas, seguridad, privacidad, asuntos jurídicos y calidad.
  • Guiar el trabajo científico de un pequeño equipo multifuncional y representarlo mediante publicaciones y contribuciones a estándares.
  • Desarrollar prototipos, definir la dirección técnica y trasladar los resultados a la plataforma con socios de ingeniería.

Requisitos

  • Se requiere un doctorado en informática, IA/aprendizaje automático, matemáticas aplicadas o una disciplina técnica estrechamente relacionada.
  • Al menos un año de investigación posterior al doctorado o experiencia industrial desarrollando e implementando sistemas de IA/aprendizaje automático, agentes autónomos o sistemas críticos de seguridad.
  • Conocimientos prácticos avanzados de IA agéntica, incluidos modelos fundacionales, generación aumentada mediante recuperación, orquestación de herramientas, memoria, planificación, marcos multiagente y modos de fallo relacionados.
  • Experiencia investigadora o aplicada en seguridad y alineación de la IA, incluido el ajuste fino supervisado, la optimización de preferencias, el ajuste de seguridad, la evaluación adversarial, la interpretabilidad o la supervisión escalable.
  • Dominio de al menos un área: políticas como código y autorización; aprendizaje automático adversarial y red teaming de IA; control del flujo de información o del acceso a datos; procedencia y linaje; o especificación y verificación formales.
  • Sólida capacidad de ingeniería de IA, incluida la creación de prototipos de técnicas de evaluación y control, la ejecución de experimentos reproducibles y la producción de código listo para producción.
  • Excelentes habilidades de comunicación escrita y oral.
  • Rigor científico al describir el comportamiento de modelos y agentes, la incertidumbre, las limitaciones, las condiciones de fallo y las evidencias de respaldo.
  • Se valoran publicaciones u otros trabajos reconocidos en revistas o conferencias líderes relevantes.
  • Se valora la experiencia adaptando modelos fundacionales a dominios científicos y evaluando sus propiedades de seguridad.
  • Se valora la experiencia práctica con motores de políticas, lenguajes de autorización o especificaciones formales de políticas.
  • Se valora el conocimiento de MITRE ATLAS, las directrices OWASP para LLM, el NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 o la Ley de IA de la UE.
  • Se valora la experiencia con clasificación de datos, desidentificación y aprendizaje automático con preservación de la privacidad.
  • Se valora la experiencia implementando IA en ciencias de la vida u otro entorno regulado y de alto riesgo.
  • Se valora el conocimiento de GxP, integridad de datos y validación de sistemas informáticos habilitados para IA.
  • Se valora la experiencia evaluando tecnologías de seguridad, evaluación o control de IA de terceros.
  • Se valora la experiencia creando capacidades reutilizables de seguridad de IA adoptadas por varios equipos.

Beneficios

  • Bono anual con un objetivo determinado por el nivel salarial y la ubicación, según el rendimiento individual y de la empresa.
  • Días de vacaciones remunerados.
  • Al menos 12 semanas de permiso parental.
  • Permiso por duelo.
  • Permiso para cuidadores.
  • Permiso para voluntariado.
  • Reembolso para bienestar.
  • Programas de salud financiera, física y mental.
  • Premios por aniversarios de servicio y reconocimiento.
  • Cobertura de seguro para empleados y, en algunas ubicaciones, personas dependientes elegibles.

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