Pre Clinical Safety Data Scientist

Was wir tun

Bei Kenvue erkennen wir die außergewöhnliche Kraft der täglichen Pflege. Aufbauend auf über einem Jahrhundert Tradition und verwurzelt in der Wissenschaft, sind wir das Haus der ikonischen Marken - darunter NEUTROGENA®, AVEENO®, TYLENOL,® LISTERINE®, JOHNSON'S® und BAND-AID®, die Sie bereits kennen und lieben. Wissenschaft ist unsere Leidenschaft; Fürsorge ist unser Talent.

Wer wir sind

Unser globales Team besteht aus ~ 22.000 brillanten Mitarbeitern mit einer Arbeitsplatzkultur, in der jede Stimme zählt und jeder Beitrag geschätzt wird. Wir sind leidenschaftlich an Erkenntnissen interessiert, Innovation und dem Engagement, unseren Kunden die besten Produkte zu liefern. Mit Fachwissen und Einfühlungsvermögen bedeutet ein Kenvuer zu sein, die Macht zu haben, jeden Tag Millionen von Menschen zu beeinflussen. Wir stellen den Menschen an die erste Stelle, kümmern uns leidenschaftlich, gewinnen Vertrauen in der Wissenschaft und lösen Lösungen mit Mut – und haben brillante Möglichkeiten, die auf Sie warten! Gestalten Sie mit uns unsere Zukunft – und Ihre. Für weitere Informationen, klicken Sie auf hier.

Rollenberichte an:

Ort:

Arbeitsort:

Was Sie tun werden

In this role, you will leverage advanced computational, omics, and data science approaches to support pre-clinical safety and product development decisions, integrating AI and machine learning tools to accelerate insights and enhance scientific workflows. You will apply modeling, simulation, and predictive analytics to guide candidate selection, risk assessment, and formulation strategies, while generating and validating hypotheses using internal and external data. Working closely with cross-functional partners across R&D, Medical Safety, and Regulatory, you will translate complex data into clear, actionable insights that inform strategy and innovation. This is a 2–3 year assignment.

• Omics & Computational Method Development: Designs and implements innovative omics‑based and computational toxicology approaches to address key challenges in product development.

• AI & Data Science Integration: Incorporates AI tools, large language models (LLMs), and agentic workflows into daily scientific operations to accelerate discovery, documentation, review, and insight generation.

• Modeling, Simulation & Predictive Analytics: Utilizes modeling, simulation, and machine‑learning–driven predictions to support decision‑making for candidate selection, formulation optimization, and risk assessment.

• Hypothesis Generation & Validation: Leverages literature, public datasets, and internal data—or proposes new experiments—to validate computational models and test model‑generated hypotheses.

• Cross‑Functional Scientific Collaboration: Partners closely with teams across R&D, Medical Safety, and Regulatory Affairs to integrate computational findings with experimental evidence and guide project strategy.

• Scientific Communication & Reporting: Communicates complex computational approaches and data-derived insights to technical and non‑technical audiences through clear reports, presentations, and scientific deliverables. Contributes to manuscripts, conference materials, and external collaborations.

• Broad Scientific Expertise & Literature Insight: Maintains broad and current knowledge of toxicology, computational biology, and data science trends, actively interpreting and applying emerging research to R&D initiatives.

Requirements

• Candidates must be legally authorized to work in the U.S. and must not require sponsorship for employment visa status now or in the future (e.g. H1-B status)

• M.S. or Ph.D. ( preferred) in Data Sciences, Computational & Integrative Sciences or equivalent , with proven track record (e.g publications, posters, presentations) of applying modeling, simulation, and computational approaches for real world academic or industry toxicology/health sciences studies 

• You’re available to complete a 2-year assignment, with the potential to extend to 3 years in Summit, NJ (Hybrid)

• Strong proficiency with programing languages such as SQL, Python, R, etc.

• Experience and the ability to review relevant scientific literature.

• Ability to build effective working relationships.

• Strong aptitude for sharing expertise with cross-functional and global teams.

• Ability to communicate effectively both orally and in writing in an interdisciplinary environment.

• Strong teamwork skills with independent working style, high level of initiative, reliability, and readiness to take on responsibility.

Was haben Sie davon

Dies berücksichtigt eine Reihe von Faktoren, darunter den Arbeitsort, die Fähigkeiten des Kandidaten, die Erfahrung, das Bildungsniveau und die andere berufsbezogene Faktoren.

Kenvue ist stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, nationaler Herkunft oder geschütztem Veteranenstatus für eine Beschäftigung in Betracht gezogen und nicht aufgrund von Behinderung diskriminiert.