Xenon Seven

11 – 50 Служители

Здравеопазване Консултантски услуги Производство

Xenon Seven предоставя консултантски услуги в областта на изкуствения интелект и данните на организации в секторите на здравеопазването, финансовите услуги, търговията на дребно, технологиите, автомобилната индустрия, енергетиката и производството. Дейността на компанията обхваща генеративен изкуствен интелект, прогнозен анализ, компютърно зрение, роботика и подпомагане на вземането на решения. Тя помага на екипите да оценяват възможности, да изграждат и разширяват капацитета си в областта на изкуствения интелект и да подобряват инфраструктурата, която го поддържа. Компанията разчита на мрежа от специалисти по изкуствен интелект от над 20 институции и поставя акцент върху сигурното внедряване и надеждния преход към дейности с интегриран изкуствен интелект.

Работни места в компанията

Учен по клинични данни – дигитални близнаци и клинични изпитвания

Разработва дигитални близнаци и симулации в подкрепа на дизайна на фармацевтични клинични изпитвания. Свързва клинични данни с изкуствен интелект и машинно обучение за решения в разработването, основани на доказателства.

преди 1 седмица

Съединени щати

Илинойс

Охайо Хибридно Пълен работен ден Средно ниво Старши Задължителен Език: английски Специалист по данни

Python Облак

Описание

Ръководи разработването и оценяването на дигитални близнаци на пациенти, заболявания, отговор на лечение и клинични изпитвания, като използва данни от клинични изпитвания и подходящи външни данни.
Прилага механистични, статистически и причинно-следствени методи, както и машинно обучение, за създаване на дигитални близнаци за различни популации, интервенции, стратегии за дозиране, крайни показатели и дизайни на изпитвания.
Заедно с клинични и количествени експерти определя приложенията и начина, по който ще се използват дигиталните близнаци.
Оценява калибрирането, валидирането, устойчивостта, преносимостта, несигурността и практическата приложимост на моделите чрез вътрешни и външни подходи.
Изгражда възпроизводими работни процеси и многократно използваеми компоненти на дигитални близнаци за различни програми и терапевтични области.
Работи с екипите по клинични изпитвания за оценка на целеви популации, критерии за допустимост, стратегии за обогатяване, сравнявани терапии, крайни показатели, графици на посещенията, стратегии за дозиране и оперативни компромиси.
Използва дигитални близнаци и симулации за сравняване на сценарии, количествено определяне на несигурността и подпомагане на решения, основани на модели.
Координира работата със статистици и фармакометристи, за да съгласува анализите с клиничните и регулаторните цели.
Обяснява допусканията, ограниченията и значимите за вземането на решения резултати на технически и нетехнически заинтересовани страни.
Анализира и интегрира данни от клинични изпитвания, биомаркери, образна диагностика, цифрово здравеопазване, омикс данни, резултати, докладвани от пациентите, и данни от реалната практика.
Партнира си с екипите по инженеринг на данни и платформи за подготовка на набори от данни за анализ и въвеждане на проверки за качество, проследимост на произхода и възпроизводими потоци от данни.
Подготвя научна документация, презентации и публикации и подкрепя отговорното прилагане на методите с дигитални близнаци.
Преди разработването на модели определя предназначението им, контекста на вземане на решения, критериите за успех и ограниченията.
Гарантира, че моделите са интерпретируеми, подлежащи на одит, възпроизводими и подкрепени с доказателства.
Спазва изискванията за управление, поверителност, сигурност и научен преглед при работа с клинични данни и аналитични резултати.
Разграничава проучвателните анализи от валидираните доказателства за подпомагане на решения и представя точно възможностите на моделите.

Изисквания

Докторска степен по наука за данните, статистика, биостатистика, фармакометрия, компютърни науки, биомедицинска информатика, инженерство, математика, изследване на операциите или сродна количествена дисциплина.
Доказан опит в разработването на дигитални близнаци, виртуални пациенти, модели на прогресия на заболявания, симулации на клинични изпитвания, синтетични контролни групи или подобни изчислителни модели.
Задълбочен опит в прилагането на машинно обучение, статистическо моделиране, причинно-следствен анализ или симулации към биомедицински, здравни, фармацевтични или други сложни научни данни.
Отлични умения за програмиране с Python, R или сходен аналитичен език, както и опит с контрол на версиите и възпроизводими работни процеси.
Достатъчни познания за клиничното разработване, за да формулира уместни въпроси и да работи ефективно с клинични и количествени експерти по изпитванията.
Умение и желание за задълбочаване на познанията за дизайна на клинични изпитвания в сътрудничество с клинични учени, биостатистици и фармакометристи.
Отлични писмени и устни комуникационни умения и доказан опит в ефективно научно сътрудничество между различни функции.
Предимство е опитът в подкрепа на дизайна на клинични изпитвания, разработването на протоколи, стратегията за клинично разработване, разработването на лекарства с помощта на модели или количествени доказателства за регулаторни цели.
Познаване на теми, свързани с дизайна на изпитвания, като стратегия за крайни показатели, допускания за размера на извадката или статистическата мощност, подбор или обогатяване на пациенти, надлъжни резултати, липсващи данни, адаптивни дизайни или критерии за вземане на решения.
Познаване на архитектурата и валидирането на дигитални близнаци, причинно-следствения анализ, байесовото моделиране, анализа на преживяемостта, надлъжното моделиране, симулациите на клинични изпитвания или синтетичните контролни групи.
Опит със стандарти за клинични данни и често използвани източници на данни за клинично разработване.
Опит с биомаркери, образни, омикс, цифрови здравни данни или данни от реалната практика, включително интегриране на различни типове данни.
Опит с мащабируеми облачни аналитични среди.
Доказан опит в превръщането на аналитичната работа в решения, многократно използваеми възможности, публикации, презентации или други измерими научни резултати.

Свързани работни места

1001 – 5000 Служители

Спонсор на виза H1B Консултантски услуги Логистика Строителство

Съединени щати

Илинойс

133 690 $ – 167 120 $ / година

Хибридно Пълен работен ден Старши Задължителен Език: английски Специалист по данни

Ръководи екипи по наука за данните при създаването на мащабируеми решения за машинно обучение и усъвършенстван анализ. Работи с ИТ, ръководители, продуктови екипи и други заинтересовани страни по инициативи за цялото предприятие.

Отвори

1001 – 5000 Служители

Спонсор на виза H1B Консултантски услуги Логистика Строителство

Съединени щати

Илинойс

133 690 $ – 167 120 $ / година

Хибридно Пълен работен ден Старши Задължителен Език: английски Специалист по данни

Ръководите екип по наука за данните, който създава мащабируеми решения за машинно обучение и усъвършенстван анализ за бизнеса. Управлявате и наставлявате специалисти, наблюдавате разработването на модели и работите с IT, продуктовите екипи, ръководството и други заинтересовани страни.

Отвори

Спонсор на виза H1B Банково дело Финанси Финтех

179 400 $ – 245 600 $ / година

Хибридно Пълен работен ден Средно ниво Старши Задължителен Език: английски Специалист по данни

AWS Python Spark Облак Отворен код

Ръководете дейността по наука за данните в Capital One и оценявайте алтернативни данни за кредитни решения при картови продукти в САЩ. Разработвайте модели за машинно обучение, характеристики на данни и мащабируеми системи за мониторинг.

Отвори

5001 – 10 000 Служители

Застраховане Инвестиции Финанси

Съединени щати

Илинойс

132 000 $ – 181 500 $ / година

Хибридно Пълен работен ден Старши Водещ специалист Задължителен Език: английски Специалист по данни

Създавайте прогнозни модели и решения с изкуствен интелект за застрахователните и инвестиционните услуги на COUNTRY Financial. Прилагайте усъвършенствана аналитика, прогнозиране и оптимизация за постигане на измерими бизнес резултати.

Отвори

1001 – 5000 Служители

Спонсор на виза H1B Логистика Маркетплейс Храни и напитки

Съединени щати

Илинойс

Ню Йорк

216 000 $ – 249 500 $ / година

Хибридно Пълен работен ден Старши Задължителен Език: английски Специалист по данни

Python SQL

Определяйте посоката на науката за данните и машинното обучение за пазара на Wonder. Ръководете причинно-следствения анализ, експериментите, продукционните системи и техническата работа между екипите.

Отвори

Учен по клинични данни – дигитални близнаци и клинични изпитвания

Описание

Изисквания

Свързани работни места

Ръководител по наука за данните, Чикаго (хибридно)

Ръководител по наука за данните

Мениджър, специалист по наука за данните – стратегия за алтернативни данни

Старши специалист по наука за данните

Старши главен специалист по данни за пазара