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Eli Lilly and Company
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BiotechnologieGesundheitswesenPharmazeutika
Eli Lilly and Company ist ein multinationales Pharma- und Gesundheitsunternehmen, das sich auf die Entdeckung, Entwicklung, Herstellung und Vermarktung verschreibungspflichtiger Arzneimittel konzentriert. Das Unternehmen ist in therapeutischen Bereichen wie Diabetes, Onkologie, Immunologie, Neurowissenschaften und Schmerztherapie tätig und verbindet Forschung und Entwicklung mit klinischen Studien, regulatorischen Verfahren, der Herstellung biologischer und niedermolekularer Arzneimittel sowie dem weltweiten Vertrieb.
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Applied-AI-Ingenieur: Klinische Informatik — Eli Lilly, vor Ort in Boston

Entwickeln Sie angewandte KI- und Machine-Learning-Funktionen für die klinischen Studien, Biobanken und Programme für translationale Medizin von Eli Lilly. Nutzen Sie klinische, molekulare und populationsbezogene Daten, um Patientenphänotypen zu charakterisieren und Evidenz für zukünftige Therapeutika zu generieren.

USVereinigte StaatenMAMassachusetts
166.500 $ – 266.200 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudGoogle Cloud PlatformPythonSQL

Beschreibung

  • Entwickeln und operationalisieren Sie agentische KI-Tools, mit denen Forschende klinische Daten in natürlicher Sprache abfragen können
  • Nutzen Sie biomedizinische Ontologien, Studienregister und kuratierte Pathway-Ressourcen, um Ausgaben der Retrieval-Augmented Generation mit verifiziertem biologischem Wissen zu untermauern
  • Wenden Sie unüberwachte und selbstüberwachte Methoden an, um Patientenarchetypen und molekulare Krankheits-Subtypen in Studien- und Biobank-Datensätzen zu identifizieren
  • Erstellen Sie Überlebenszeitanalysen und Schätzer für dynamische Behandlungsregime aus integrierten klinischen und Omics-Variablen
  • Standardisieren Sie unterschiedliche Quellen aus klinischen Studien und Biobanken in gemeinsamen Datendarstellungen
  • Bewerten und überwachen Sie Modellqualität, Sicherheit und betriebliche Zuverlässigkeit nach der Bereitstellung kontinuierlich
  • Koordinieren Sie Anbieter, Auftragnehmer und externe Partner, die Lilly-Forschungsprogramme unterstützen
  • Entwickeln Sie SDTM- und ADaM-basierte Pipelines für gesperrte Studiendatenbanken, die für sekundäre und explorative Analysen verwendet werden
  • Analysieren Sie abgeschlossene Studien auf Subgruppeneffekte, Behandlungsheterogenität sowie Muster von Respondern und Non-Respondern
  • Wenden Sie NLP auf Berichte zu unerwünschten Ereignissen, klinische Notizen und Kommentare von Prüfärzten an, um potenzielle Sicherheitssignale aufzudecken
  • Rekonstruieren Sie longitudinale Patientenhistorien, um Krankheitsverlauf, Kinetik des Behandlungsansprechens und Zeit-bis-Ereignis-Endpunkte zu untersuchen
  • Entwerfen Sie studienübergreifende Metaanalysen und integrative Workflows für abgeschlossene klinische Studien
  • Nutzen Sie große Biobank-Kohorten, darunter UK Biobank und All of Us, zur externen Validierung und Datenanreicherung
  • Implementieren Sie reproduzierbare Forschungsabläufe mit Datenversionskontrolle, containerisiertem Computing und revisionssicheren Analyseaufzeichnungen
  • Führen Sie Forschung im Einklang mit HIPAA, DSGVO sowie den geltenden Standards von IRBs und Ethikkommissionen durch

Anforderungen

  • Masterabschluss in biomedizinischer Informatik, computergestützter Biologie, Bioinformatik, statistischer Genetik, Epidemiologie, Informatik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung oder ein MD/PhD mit gleichwertiger Tiefe in translationaler Datenwissenschaft sowie mindestens sechs Jahre Forschungserfahrung mit Datensätzen klinischer Studien (SDTM/ADaM), Biobankdaten oder großen bevölkerungsbezogenen Gesundheitsdatensätzen
  • Promotion in biomedizinischer Informatik, computergestützter Biologie, Bioinformatik, statistischer Genetik, Epidemiologie, Informatik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung oder ein MD/PhD mit gleichwertiger Tiefe in translationaler Datenwissenschaft sowie mindestens drei Jahre Forschungserfahrung mit Datensätzen klinischer Studien (SDTM/ADaM), Biobankdaten oder großen bevölkerungsbezogenen Gesundheitsdatensätzen
  • Nachgewiesene Erfahrung mit der produktiven Bereitstellung von KI-Tools für die Analyse klinischer Daten
  • Fortgeschrittene Python- und/oder R-Kenntnisse für maschinelles Lernen und statistische Modellierung
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse
  • Erfahrung mit Cloud-Plattformen für Forschungscomputing, vorzugsweise DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure oder Hochleistungsrechenclustern
  • Praktische Kenntnisse fortgeschrittener generativer KI-Techniken, einschließlich der Feinabstimmung großer Sprachmodelle und des Trainings von Foundation-Modellen von Grund auf
  • Erfahrung in Hochleistungsrechenumgebungen
  • Umfassende Kenntnisse der CDISC-Standards, einschließlich SDTM und ADaM
  • Nachgewiesene Anwendung von Überlebenszeitanalysen, kausaler Inferenz, NLP und Deep Learning in der klinischen oder genomischen Forschung
  • Ausgeprägtes Verständnis von OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics und führenden biomedizinischen Ontologien
  • Praktische Forschungserfahrung mit großen öffentlichen und zugangsbeschränkten Biobanken, darunter UK Biobank und All of Us
  • Erfahrung mit der Anwendung von Federated Learning, differenziellem Datenschutz oder sicheren Berechnungsmethoden in standortübergreifender biomedizinischer Forschung
  • Publikationsbilanz in peer-reviewten Fachzeitschriften zu klinischer KI, translationaler Informatik, Genomik oder einer verwandten Fachrichtung
  • Vertrautheit mit dem Target-Trial-Framework und seiner Anwendung auf Biobankdaten
  • Kenntnisse in Pharmakogenomik, Modellierung von Arzneimittelwirkungen oder PK/PD-Analysen klinischer Studien
  • Erfahrung mit dem Aufbau biomedizinischer Wissensgraphen, Graph-Machine-Learning oder ontologiebasiertem Schlussfolgern
  • Praktische Erfahrung in der Analyse multiomischer Datensätze
  • Fähigkeit, die Anforderungen von HIPAA, DSGVO sowie geltenden IRB- und Ethikkommissionsstandards einzuhalten

Zusatzleistungen

  • Berechtigung für einen Unternehmensbonus, der teilweise von organisatorischen und individuellen Ergebnissen abhängt
  • Vom Arbeitgeber finanzierter 401(k)-Plan
  • Pensionsplan
  • Urlaubszeit
  • Krankenversicherung
  • Zahnversicherung
  • Sehversicherung
  • Versicherung für verschreibungspflichtige Medikamente
  • Flexible Ausgabenoptionen für Gesundheitsversorgung und/oder Betreuung unterhaltsberechtigter Personen
  • Lebensversicherung und Leistungen im Todesfall
  • Freistellungs- und Urlaubsprogramme
  • Unterstützung des Wohlbefindens, etwa durch ein Mitarbeiterhilfeprogramm, Fitnessangebote sowie Mitarbeiterclubs und -aktivitäten
  • Mitarbeiter-Netzwerkgruppen

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