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IQVIA verbindet Datenanalysen im Gesundheitswesen, fortschrittliche Technologien und Beratung, um Organisationen bei der Bewältigung komplexer Herausforderungen in den Bereichen Life Sciences und Gesundheitswesen zu unterstützen. Die Connected-Intelligence-Plattform des Unternehmens führt Daten und künstliche Intelligenz zusammen, um die klinische Forschung, die Technologieentwicklung und die Entwicklung neuer Therapien voranzutreiben. Die Teams von IQVIA arbeiten in den Bereichen Analytik, Beratung und Gesundheitstechnologie und bieten Möglichkeiten rund um Forschung, digitale Innovation und die Verbesserung von Behandlungsergebnissen.
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Data Engineer, COA Accelerator – IQVIA Spanien Remote

Entwickeln Sie KI-fähige Daten zu klinischen Ergebnissen für IQVIAs Geschäft im Bereich Healthcare Intelligence. Entwickeln Sie Pipelines, Retrieval-Systeme und regulierte Wissensbestände zur Unterstützung der COA-Strategie.

ESSpanienGBVereinigtes KönigreichGRGriechenlandHUUngarnPLPolenPTPortugalRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AWSAzureCloudElasticsearchETLGoogle Cloud PlatformPythonSQL

Beschreibung

  • Aufbau und Pflege der Dateninfrastruktur für IQVIAs KI-gestützte COA-Strategie und den COA Accelerator.
  • Verwalten von Erfassung, Transformation, Normalisierung, Anreicherung, Indizierung, Versionierung und Governance für öffentliche, proprietäre und Kundendaten.
  • Erstellen von Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Quellen, darunter Dokumente, Datenbanken, APIs, Register klinischer Studien, regulatorische Materialien, Publikationen und interne Repositorien.
  • Umwandeln von Quellinhalten in standardisierte, durchsuchbare und KI-fähige Formate für Evidenzabruf, Zitationen, Empfehlungen und Expertenprüfungen.
  • Entwickeln von Workflows zur Dokumentverarbeitung einschließlich Parsing, OCR, Textextraktion, Metadatenanreicherung, Chunking, Deduplizierung, Versionierung, Indizierung und Qualitätssicherung.
  • Unterstützen der Wissensebene mit COA-Metadaten, psychometrischer Evidenz, Zuordnungen zu Therapiegebieten, Endpunktnutzung, regulatorischen Präzedenzfällen und wissenschaftlicher Evidenz.
  • Integrieren öffentlicher Evidenz aus Studienregistern, FDA-Labels, EMA-EPARs, HTA-Datensätzen, wissenschaftlicher Literatur, FDA-Leitlinien und Qualifikationsdokumenten.
  • Aufnehmen proprietären Wissens sowie von Publikationen, Thought Leadership und von Expertinnen und Experten verfassten Inhalten.
  • Vorbereiten von Datensätzen für Retrieval-Augmented Generation durch Chunking, Embeddings, Indizes, Metadatenfilter und Strukturen für Quellenreferenzen.
  • Zusammenarbeiten mit KI-Ingenieurinnen und -Ingenieuren zur Verbesserung von Präzision, Recall, Relevanz und Zitationsgenauigkeit des Abrufs.
  • Implementieren hybrider Retrieval-Verfahren für semantische und Stichwortsuche, strukturierte Datenbankabfragen und Metadatenfilterung.
  • Sicherstellen der Rückverfolgbarkeit zwischen KI-generierten Ergebnissen und ihren Quelldokumenten.
  • Einrichten von Datenqualitätskontrollen und Audit-Trails für Erfassung, Transformation, Aktualisierungen, Löschungen, Berechtigungen und nachgelagerte Nutzung.
  • Koordinieren mit Stakeholdern aus Recht, Sicherheit, Compliance, Produkt und Fachbereichen zu Lizenzierung, Datenschutz, geistigem Eigentum, Vertragsfragen und Governance.
  • Funktionsübergreifendes Arbeiten mit AI Engineering, Product, COA Science und Software Engineering.

Anforderungen

  • Abschluss in Informatik, Data Engineering, Data Science, Informationssystemen, Bioinformatik, Computational Biology, Ingenieurwesen oder einer verwandten technischen Fachrichtung.
  • Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Pflege von Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL.
  • Erfahrung mit APIs, relationalen Datenbanken, Dokumentenspeichern, Suchindizes, Cloud-Datenplattformen sowie ETL- oder ELT-Workflows.
  • Erfahrung im Umgang mit großen Mengen textreicher Dokumente.
  • Fundierte Kenntnisse in Datenbereinigung, Normalisierung, Metadatenmanagement, Dokumenten-Parsing, Indizierung, Datenherkunft, Versionskontrolle und Auditierbarkeit.
  • Vertrautheit mit Datenmodellierung für komplexe wissenschaftliche, klinische, regulatorische oder medizinische Wissensdomänen.
  • Fähigkeit, Anforderungen von Fachleuten in praktische Datenstrukturen, Metadatenmodelle, Retrieval-fähige Inhalte und wartbare Pipelines zu übersetzen.
  • Herausragende Detailgenauigkeit und eine methodische Vorgehensweise bei der Identifizierung von Datenqualitätsproblemen.
  • Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit KI-Ingenieurinnen und -Ingenieuren, Produktmanagerinnen und -managern, COA-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftlern, Softwareingenieurinnen und -ingenieuren, Sicherheitsexpertinnen und -experten, Rechtsteams und kommerziellen Teams.
  • Sehr gute Fähigkeiten in der technischen Dokumentation.
  • Erfahrung in den Lebenswissenschaften, der klinischen Forschung, dem Gesundheitswesen, mit regulatorischen Daten, wissenschaftlichen Publikationen, HEOR, klinischen Ergebnismessungen, patientenberichteten Ergebnissen oder dem Management medizinischer Evidenz ist ausdrücklich erwünscht.
  • Erfahrung mit Registern klinischer Studien, regulatorischen Labels, HTA-Berichten, Datenbanken wissenschaftlicher Literatur, medizinischen Wissensrepositorien oder vergleichbaren Evidenzquellen.
  • Erfahrung mit Vektordatenbanken, Embeddings, semantischer Suche, Elasticsearch oder OpenSearch, Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant oder vergleichbaren Technologien.
  • Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen wie Azure, AWS oder GCP.
  • Erfahrung mit Document AI, OCR, layoutbewusstem Parsing, Tabellenextraktion, Metadatenanreicherung, Taxonomiedesign oder kontrollierten Vokabularen ist wünschenswert.
  • Vertrautheit mit Ontologieentwicklung, biomedizinischen Terminologien, kontrollierten Vokabularen, Evidenzklassifizierung und strukturierter Wissensrepräsentation.
  • Verständnis von DSGVO, Datenschutz, Einschränkungen des geistigen Eigentums, lizenzierten Inhalten, vertraulichen Kundendaten, Zugriffskontrollen und sicherem Datenhandling.
  • Fähigkeit, selbstständig in einem Remote- oder Hybridumfeld zu arbeiten und gleichzeitig mit globalen Teams zusammenzuarbeiten.
  • Umfangreiche Erfahrung im professionellen Einsatz von KI-Tools und fließende Englischkenntnisse.
  • benefits:[]

Zusatzleistungen

  • Ein attraktiver und fortschrittlicher Karriereweg.
  • Schulungen und kontinuierliche Unterstützung.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und persönlichen Entfaltung.
  • Bedeutender Einfluss auf die Entwicklung und Bereitstellung innovativer Lösungen.
  • Ein multikulturelles, kollegiales und kooperatives Arbeitsumfeld.

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