Verily е компания за прецизно здравеопазване, изградена около изкуствения интелект, която работи в областта на здравеопазването, клиничните изследвания и изкуствения интелект. Нейният софтуер и моделите ѝ подпомагат по-прогнозируема и персонализирана грижа чрез инструменти като Verily Me, работни процеси за клиницисти и решения за грижа, които помагат за ангажиране на членовете и насочването им към здравните им цели. Verily разработва и изследователски продукти, които организират и стандартизират мултимодални клинични данни и данни от реалния свят във формати, съобразени с FHIR, като помагат на екипите да развиват клинични изпитвания и да извличат аналитични прозрения. Компанията разработва решенията си с акцент върху клиничната и регулаторната безопасност, включително при работни процеси за грижи и изследвания, базирани на изкуствен интелект.
Старши биостатистик – клинични изследвания
Ръководи проектирането и анализа на статистически проучвания за продуктите на Verily в областта на прецизната медицина, базирани на изкуствен интелект. Генерира клинични доказателства и доказателства от реалната практика през целия жизнен цикъл на продукта.
Описание
- Осигурява статистическо ръководство и експертно ръководство при проектирането на проучвания от оценката на осъществимостта и предклиничната оценка до клиничното валидиране и наблюдението след пускане на пазара
- Ръководи статистическото планиране и анализа на всеки етап от жизнения цикъл на продукта
- Сътрудничи с екипите по медицински въпроси, продукти, инженеринг, наука за данните, регулаторни въпроси и операции за определяне на целите на проучванията, estimand-ите, аналитичните стратегии и критериите за вземане на решения
- Анализира клинични, експериментални, обсервационни, реални и оперативни данни за създаване на ясни и интерпретируеми доказателства
- Оценява качеството на данните, отклоненията, липсващите данни, обобщимостта, представянето на моделите и други фактори, които влияят върху заключенията от проучванията
- Представя дизайна на проучванията, допусканията, констатациите, ограниченията и препоръките в протоколи, отчети, презентации, табла и междутфункционални форуми
- Сигнализира за заплахи за научната добросъвестност, обобщимостта, регулаторното тълкуване и решенията за продукта, като препоръчва практически подходи, които балансират строгостта, осъществимостта и сроковете
Изисквания
- Магистърска степен или по-висока степен по биостатистика, статистика, епидемиология, наука за данните, биоинформатика, биомедицинска информатика или свързана количествена дисциплина
- Най-малко пет години прилагане на статистически методи в клинични, биомедицински, здравнотехнологични, медицински, фармацевтични, диагностични или изследвания в областта на науките за живота
- Доказана способност за проектиране и анализ на обсервационни проучвания, интервенционни клинични проучвания и проучвания на данни от реалната практика за генериране на доказателства или вземане на решения за продукта
- Професионално владеене на R и/или Python за анализ на сложни набори от данни в областта на науките за живота, биомедицината или здравеопазването
- Опит в генерирането на доказателства за диагностика, медицински изделия, дигитално здравеопазване или клинични продукти, базирани на AI/ML
- Опит с продукти в регулирана здравна среда, включително подаване на документи до FDA или други здравни органи
- Опит с разнообразни източници на здравни данни, като електронни здравни досиета, застрахователни претенции, регистри, данни, генерирани от устройства, сензори, образни изследвания, лабораторни резултати или резултати, съобщени от пациентите
- Практически опит с използването на данни от дигитални продукти като основен източник на доказателства, включително справяне с липсващи данни, грешки в измерването и методи, подходящи за непрекъснати дигитални измервания
- Опит в изготвянето на протоколи за проучвания, статистически планове за анализ, технически отчети и анализи, готови за публикуване
- Познания по байесови методи, адаптивни дизайни на изпитвания или причинно-следствено извеждане за обсервационни проучвания и проучвания на данни от реалната практика
- Опит с възпроизводими изследователски практики, Git или сравнима система за контрол на версиите и съвременни инструменти за програмиране, включително инструменти за разработка с помощта на AI, когато е подходящо
- Трябва да има разрешение за работа в Съединените щати без необходимост от спонсорирано от работодателя разрешение за работа сега или в бъдеще
Придобивки
- Възможност за бонус
- Компенсация с дялово участие
- Придобивки за служители