Eli Lilly and Company е мултинационална фармацевтична и здравна компания, насочена към откриването, разработването, производството и предлагането на лекарства, отпускани по лекарско предписание. Дейността ѝ обхваща терапевтични области като диабет, онкология, имунология, невронаука и лечение на болката, като съчетава научноизследователска и развойна дейност с клинични изпитвания, регулаторни процедури, производство на биологични лекарства и лекарства с малки молекули и глобална дистрибуция.
Инженер по приложен изкуствен интелект, клинична информатика — Eli Lilly, работа на място в Бостън
Разработвайте приложен изкуствен интелект и машинно обучение за клиничните изпитвания, биобанките и програмите по транслационна медицина на Eli Lilly. Използвайте клинични, молекулярни и популационни данни за характеризиране на фенотипове на пациенти и създаване на доказателства за бъдещи терапии.
Описание
- Създаване и внедряване в продукция на агентни AI инструменти, които позволяват на изследователите да правят заявки към клинични данни на естествен език
- Използване на биомедицински онтологии, регистри на изпитвания и курирани ресурси за биологични пътища за обвързване на резултатите от генерирането с разширено извличане с проверени биологични знания
- Прилагане на неконтролирани и самоконтролирани методи за идентифициране на пациентски архетипи и молекулярни подтипове на заболявания в набори от данни от изпитвания и биобанки
- Изграждане на анализи на преживяемостта и оценители на динамични режими на лечение от интегрирани клинични и омични променливи
- Стандартизиране на разнообразни източници от клинични изпитвания и биобанки в споделени представяния на данни
- Оценяване и непрекъснато наблюдение на качеството, безопасността и оперативната надеждност на моделите след внедряване
- Координиране на доставчици, изпълнители и външни партньори, които подпомагат изследователските програми на Lilly
- Разработване на конвейери, базирани на SDTM и ADaM, за заключени бази данни от изпитвания, използвани за вторични и проучвателни анализи
- Анализиране на приключили изпитвания за ефекти в подгрупи, хетерогенност на лечението и модели на отговор или липса на отговор
- Прилагане на NLP към разкази за нежелани събития, клинични бележки и коментари на изследователи за откриване на потенциални сигнали за безопасност
- Реконструиране на надлъжни истории на пациенти за изследване на прогресията на заболяването, кинетиката на отговора към лечението и крайните точки до настъпване на събитие
- Проектиране на метаанализи между проучвания и интегративни работни процеси, обхващащи приключили клинични изпитвания
- Използване на големи кохорти от биобанки, включително UK Biobank и All of Us, за външно валидиране и обогатяване на данни
- Прилагане на възпроизводими изследователски операции с контрол на версиите на данните, контейнеризирани изчисления и одитируеми записи на анализите
- Провеждане на изследвания в съответствие с HIPAA, GDPR и приложимите стандарти на IRB и етичните комисии
Изисквания
- Магистърска степен по биомедицинска информатика, изчислителна биология, биоинформатика, статистическа генетика, епидемиология, компютърни науки или сродна количествена дисциплина, или MD/PhD с еквивалентна дълбочина в транслационната наука за данните, плюс поне шест години изследователски опит с набори от данни от клинични изпитвания (SDTM/ADaM), данни от биобанки или големи набори от данни за общественото здраве
- Докторска степен по биомедицинска информатика, изчислителна биология, биоинформатика, статистическа генетика, епидемиология, компютърни науки или сродна количествена дисциплина, или MD/PhD с еквивалентна дълбочина в транслационната наука за данните, плюс поне три години изследователски опит с набори от данни от клинични изпитвания (SDTM/ADaM), данни от биобанки или големи набори от данни за общественото здраве
- Доказан опит с внедряване в продукция на AI инструменти за анализ на клинични данни
- Напреднали умения с Python и/или R за машинно обучение и статистическо моделиране
- Отлични познания по SQL
- Опит с облачни платформи за изследователски изчисления, за предпочитане DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure или клъстери за високопроизводителни изчисления
- Работни познания по усъвършенствани техники на генеративния AI, включително фино настройване на LLM и обучение на фундаментални модели от нулата
- Опит с работа в среди за високопроизводителни изчисления
- Изчерпателни познания по стандартите CDISC, включително SDTM и ADaM
- Доказано прилагане на анализ на преживяемостта, причинно-следствено извеждане, NLP и дълбоко обучение в клинични или геномни изследвания
- Задълбочено разбиране на OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics и водещи биомедицински онтологии
- Практически изследователски опит с големи публични биобанки и биобанки с ограничен достъп, включително UK Biobank и All of Us
- Опит с прилагане на федеративно обучение, диференциална поверителност или методи за сигурни изчисления в многосайтови биомедицински изследвания
- Публикационен опит в рецензирани издания в областта на клиничния AI, транслационната информатика, геномиката или сродна дисциплина
- Познаване на рамката за целево изпитване и използването ѝ с данни от биобанки
- Познания по фармакогеномика, моделиране на отговора към лекарства или PK/PD анализ на клинични изпитвания
- Опит с изграждане на биомедицински графи на знанията, прилагане на машинно обучение върху графи или използване на онтологично разсъждение
- Практически опит с анализ на мултиомни набори от данни
- Способност за спазване на изискванията на HIPAA, GDPR и приложимите изисквания на IRB и етичните комисии
Придобивки
- Възможност за фирмен бонус, повлиян отчасти от организационните и индивидуалните резултати
- План 401(k), спонсориран от работодателя
- Пенсионен план
- Платен отпуск
- Медицинско покритие
- Стоматологично покритие
- Покритие за зрението
- Покритие за лекарства с рецепта
- Гъвкави възможности за разходи за здравеопазване и/или грижи за зависими лица
- Животозастраховане и обезщетения при смърт
- Програми за отпуск и отсъствие
- Подкрепа за благосъстоянието, като програма за помощ на служителите, фитнес предложения и клубове и дейности за служители
- Ресурсни групи за служители