Vacantes: 2 posiciones

Ciudad: Bogotá, Colombia

Modalidad: Híbrido (3 días oficina, 2 remotos) + Visitas clínicas ocasionales

Contrato: Prestación de servicios

Compensación: $11M - $14M COP mensuales

Equity: 0.05% Common Stock, vesting 4 años (cliff 50% año 2)

Vacaciones: 15 días anuales + 5 por enfermedad + 12 festivos Quiénes Somos

Samay es una empresa colombo-estadounidense de tecnología médica (Deep Tech) revolucionando el diagnóstico de EPOC mediante un ecosistema integrado: sensor propietario adherible al pecho, app móvil y plataforma en la nube potenciada por IA. Reconocimientos recientes:

Ganador Startco 2026

MedTech Innovator 2024

Mejor Startup de Colombia, GoFest 2025

Cobertura en TechCrunch, Forbes y Bloomberg La Oportunidad Buscamos 2 Cientificos de Datos / Bioestadísticos en Bogotá para transformar datos complejos de bioseñales respiratorias en modelos estadísticos robustos que fundamenten la aprobación regulatoria y validación clínica de nuestro algoritmo de diagnóstico.

Trabajarás directamente con Ricardo (CTO) en:

Desarrollo de modelos basados en handed-craft features con rigor e interpretabilidad estadística

Procesamiento intensivo de bioseñales (acelerómetros, micrófonos, sensores), grandes cantidades de datos

Extracción de características clínicamente significativas

Validación regulatoria (estándares FDA, reproducibilidad, sensibilidad/especificidad,trazabilidad)

Análisis lineales y no lineales con datos reales de pacientes Tus modelos serán el fundamento para presentaciones ante FDA, inversores y socios clínicos internacionales.

Qué Harás 1. ML / Modelado Estadístico Robusto

Desarrollar, validar y refinar modelos estadísticos clásicos para capturar patrones en bioseñales respiratorias. Iterar constantemente sobre datos de pacientes reales mejorando precisión, reproducibilidad y confiabilidad. Procesamiento riguroso de datos para extraer insight clínico significativo. Diseñar e implementar flujos de entrenamiento e inferencia para modelos de clasificación, regresión y forecasting, aplicando conocimiento sólido en estas técnicas.

- Análisis e Ingeniería de Bioseñales

Procesar datos complejos de múltiples sensores (acelerómetros, micrófonos, temperatura) para extraer características significativas. Colaborar con equipo clínico en validación de fenotipos de pacientes y derivación de medidas clínicas.

3.

Validación

Estadística para Regulatorio

Estructurar análisis que cumplan estándares FDA/ISO para reproducibilidad, sensibilidad y especificidad. Documentar metodología y hallazgos con rigor científico absoluto.

- Integración de Modelos en Pipelines

Colaborar con equipo de ingeniería para integración de modelos en pipelines de procesamiento de datos.



Asegurar trazabilidad, reproducibilidad y flujos end-to-end con capacidad de orquestación de información entre sistemas.

- Gestión del Conocimiento

Organizar y documentar metodologías, procesos y lecciones aprendidas en base centralizada (Notion) para acelerar onboarding y exploración futura.

Qué Pedimos

Educación

PhD en Bioestadística, Ingeniería Biomédica, Estadística aplicada a ciencias de la salud, o equivalente comprobable O bien: Maestría + 7+ años experiencia demostrativa en análisis estadístico

Experiencia

5+ años liderando análisis estadístico en dispositivos médicos, ensayos clínicos o investigación en salud

Experiencia demostrable en bioseñales: ECG, EMG, acústica respiratoria, acelerómetros u otros sensores

Familiaridad con entornos regulados (FDA, ISO 14155/14971, IEC 62304) o equivalentes

Compresión de estándares de reproducibilidad y calidad en ciencias de la vida Habilidades Técnicas (Requeridas)

Python avanzado: NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn

Métodos estadísticos clásicos: pruebas de hipótesis rigurosas, intervalos de confianza, power analysis

Series temporales: análisis temporal, autocorrelación, detección de eventos

Procesamiento de señales: filtrado, transformadas, extracción de características

Validación rigurosa: cross-validation, análisis de confiabilidad (ICC, Kappa), test-retest

Visualización: Matplotlib, Plotly, ggplot2 Habilidades Técnicas (Big Plus)

Procesamiento Digital de Señales (DSP): espectrograma, FFT, wavelets, análisis de frecuencia

Conocimiento de redes neuronales (no obligatorio, pero valorado para future work)

ML Flow, GitHub, herramientas de versionado para reproducibilidad

Orquestación de pipelines de datos: experiencia con flujos end-to-end, movimiento de información entre sistemas (local o cloud) Competencias Blandas

Comunicación clara: explicar análisis complejos a equipo técnico, clínico e inversores

Orientación a datos: toma de decisiones basada en evidencia

Autonomía: capacidad para diseñar estudios, formular hipótesis y validarlas

Curiosidad clínica: interés en entender patología respiratoria Idioma

Inglés avanzado (C1): presentaciones con socios internacionales, revisión de literatura especializada Contexto Global

Experiencia previa en corporaciones internacionales o exterior





Comprensión de ecosistema de startups de alto ritmo IA Generativa (Deseable)

Nivel intermedio en herramientas de IA (Claude, Gemini, GPT) para síntesis de datos y automatización de reportes Lo Que NO Buscamos (Ahora)

Especialistas exclusivos en Deep Learning / Transformer models

Ingenieros de datos puros (sin capacidad de modelaje)

Perfiles que se abrumen con "tocar code" para integración en pipelines

Candidatos sin experiencia en contextos clínicos o regulados

Nota: Estos perfiles serán prioritarios en futuras etapas de contratación. Deseable

Publicaciones en journals científicos o experiencia con white papers

Mentoría de junior data scientists o estudiantes

Experiencia con análisis de datos clínicos longitudinales (GAMM, joint models)

Conocimiento de estándares de calidad en diagnóstico médico Por Qué Samay

Tu rigor estadístico definirá la confiabilidad de diagnósticos que alcanzan millones de pacientes

Autonomía real para diseñar estudios clínicos, validar hipótesis complejas y liderar decisiones basadas en datos

Acceso directo al CTO y CEO para influir en dirección estratégica de producto

Plan evidente de carrera hacia Principal Data Scientist en 4 años

Impacto directo en regulatorio y validación clínica (no solo "features")

Integración con equipo clínico (Dr.

Liliana

Arias, Dr.

Jaime

Alvarado) y partners internacionales (ResMed, Chiesi) Proceso de Selección Revisión de Perfil: CV, publicaciones, referencias

Videollamada (30 min): Alineación de expectativas, background en contextos regulados

Entrevista Técnica: Conversación con Ricardo (CTO) sobre metodología y enfoques estadísticos

Reto Técnico (3-5 días): Análisis de dataset real con biosignals; propuesta de modelo y hallazgos

Inmersión Técnica: Sesión profunda con Ricardo sobre problemas actuales de modelado y roadmap

Entrevista CEO: Visión de producto, plan de carrera, fit cultural Preguntas Frecuentes P: ¿Necesito tener experiencia en Deep Learning?

R: No es requisito para esta etapa. Valoramos más solidez en estadística clásica, procesamiento robusto de datos y análisis riguroso de señales. Deep Learning es un plus, no un must-have.

P: ¿Necesito conocer sobre EPOC o patología respiratoria?

R: No es obligatorio, pero tu capacidad para aprender contexto clínico rápidamente será evaluada. Buscamos alguien con curiosidad clínica.

P: ¿Qué rol juega el DSP?

R: Es un big plus. Si sabes FFT, wavelets, espectrograma y análisis de frecuencia, tendrás ventaja competitiva. Pero no es must-have si tu base estadística es sólida.

P: ¿Debo trabajar en oficina todos los días?

R: No. Modalidad es híbrida (3 días en Bogotá, 2 remotos). Habrá visitas clínicas ocasionales.

📌 Científico de Datos / Bioestadístico (ML / Metodos Clasicos / Procesamiento de Señales) (Bogotá)
🏢 Samay
📍 Bogotá