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Sponsor für H1B-VisumGesundheitswesenKrankenversicherungPharmazeutika
Johnson & Johnson ist ein global tätiges Gesundheitsunternehmen, das in den Bereichen innovative Arzneimittel und Medizintechnik arbeitet. Die Teams entwickeln Lösungen in der Onkologie, Immunologie, Neurowissenschaften, spezialisierten Augenheilkunde, interventionellen Versorgung und Orthopädie und verbinden Wissenschaft und Technologie, um komplexe gesundheitliche Herausforderungen zu bewältigen. Darüber hinaus legt das Unternehmen Wert auf gesundheitliche Chancengleichheit, ökologische Nachhaltigkeit, Vielfalt und Inklusion und unterstützt Gesundheitsdienstleister, Patientinnen und Patienten sowie Gemeinschaften weltweit.
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Principal Scientist Data Science – Datenprodukte und Integration (hybrid, Spring House)

Leitung der Entwicklung KI-fähiger wissenschaftlicher Datenprodukte und Integrationsstrategien für die Wirkstoffforschung und -entwicklung bei Johnson & Johnson. Unterstützung prädiktiver Modellierung, Wissensgraphen und translationaler Sicherheitsentscheidungen.

USVereinigte StaatenNJNew JerseyPAPennsylvania
117.000 $ – 201.250 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AWSCloud

Beschreibung

  • Leitung der Konzeption und Weiterentwicklung wissenschaftlicher Datenprodukte und Integrationsstrategien für die KI-gestützte Wirkstoffforschung und -entwicklung.
  • Aufbau skalierbarer, interoperabler und KI-fähiger Datenprodukte für Forschung, präklinische und klinische Entwicklung, Sicherheit und Real-World-Evidence.
  • Festlegung von Datenarchitektur, Integration, Metadaten und Produktisierungsansätzen für semantisches Schlussfolgern, Wissensgraphen, GraphRAG, fortgeschrittene Analytik und agentische KI.
  • Entwicklung von KI-gestützten Schlussfolgerungs- und prädiktiven Machine-Learning-Modellen zur Unterstützung translationaler Sicherheitsentscheidungen.
  • Festlegung und Umsetzung von Datenproduktstrategien für die Forschung, translationale Wissenschaft, präklinische Sicherheit, klinische Entwicklung, Pharmakovigilanz und Real-World-Evidence.
  • Erstellung wiederverwendbarer Datenprodukte, Roadmaps und skalierbarer Muster für Analytik, KI, Wissensgraphen und wissenschaftliches Schlussfolgern.
  • Entwurf von Integrations- und Harmonisierungskonzepten für SEND, SDTM, ADaM, MedDRA, Bildgebung, Omics, Biomarker, Pathologie und Real-World-Daten.
  • Festlegung von Bereitstellungsstrategien für wissenschaftliche Datenprodukte auf AWS.
  • Zusammenarbeit mit Engineering- und Plattformteams von Amazon zur Bereitstellung skalierbarer Datenpipelines und -produkte.
  • Technische Führung und architektonische Aufsicht auf Grundlage der Empfehlungen der Datenstrategie.
  • Sicherstellung, dass digitale Lösungen die Anforderungen an Unternehmensarchitektur, Sicherheit, Governance und KI-Fähigkeit erfüllen.
  • Leitung der Erstellung kuratierter Datensätze, semantikfähiger Produkte, Feature Stores, Metadatenprodukte, wissenschaftlicher Datendienste und KI-fähiger Ressourcen.
  • Festlegung wiederverwendbarer Methoden für Datenaufnahme, Transformation, Validierung und Veröffentlichung.
  • Definition von Metadatenstandards und Rahmenwerken für Datenqualität.
  • Implementierung von Datenherkunft, Provenienz, Rückverfolgbarkeit, FAIR-Prinzipien, Monitoring und Qualitätskontrollen.
  • Zusammenarbeit mit Fachleuten aus Forschung, Toxikologie, klinischer Entwicklung, Sicherheit und Data Science sowie mit Partnern der Datenstrategie, Wissensarchitekten und KI-Ingenieuren.
  • Überführung wissenschaftlicher Fragestellungen in skalierbare Datenprodukte und technische Lösungen.

Anforderungen

  • Masterabschluss oder Promotion in Informatik, Data Engineering, Bioinformatik, biomedizinischer Informatik, Informationssystemen, Computational Biology oder einem verwandten naturwissenschaftlichen Fach.
  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in wissenschaftlichem Data Engineering, Datenarchitektur, Datenprodukten oder Life-Sciences-Informatik.
  • Erfahrung mit der Konzeption und Bereitstellung wissenschaftlicher Datenprodukte im Unternehmensmaßstab.
  • Erfahrung in der Unterstützung von Organisationen in der Wirkstoffforschung, -entwicklung, klinischen Forschung oder Pharmakovigilanz.
  • Erfahrung in der Entwicklung prädiktiver Modelle für Organisationen in der Wirkstoffforschung, -entwicklung, klinischen Forschung oder Pharmakovigilanz.
  • Fundierte Kenntnisse in Datenarchitektur und -modellierung, Datenproduktdesign, Cloud-nativen Plattformen, Metadatenverwaltung, Data Governance und der Entwicklung prädiktiver Modelle.
  • Erfahrung mit AWS-Datenplattformen, Data Lakes und Lakehouses, verteilter Datenverarbeitung, APIs und Datendiensten sowie Tools für Datenkatalogisierung und Datenherkunft.
  • Sehr gute Kenntnisse von SEND, SDTM, ADaM und MedDRA.
  • Kenntnisse von FHIR, OMOP und DICOM sowie Standards für Biomarker- und Omics-Daten sind von Vorteil.
  • Erfahrung mit Wissensgraphen, semantischen Architekturen, GraphRAG, KI-fähigen Datenprodukten, Feature Stores, ontologiebasierter Integration, Cloud-Anbietern oder externen Plattformteams und regulierten wissenschaftlichen Umgebungen ist von Vorteil.
  • Fähigkeit, langfristige Roadmaps für Datenprodukte festzulegen.
  • Fähigkeit, wissenschaftliche und technische Teams zu verbinden und funktionsübergreifende Gruppen ohne direkte Weisungsbefugnis zu beeinflussen.

Zusatzleistungen

  • Betriebliche Altersversorgung.
  • 401(k)-Sparplan.
  • Langfristiges Anreizprogramm.
  • 120 Urlaubsstunden pro Kalenderjahr.
  • 40 Krankheitsstunden pro Kalenderjahr; 48 Stunden für Beschäftigte in Colorado und 56 Stunden für Beschäftigte im Bundesstaat Washington.
  • 13 bezahlte Feiertage pro Kalenderjahr, einschließlich flexibler Feiertage.
  • Bis zu 40 Stunden für berufliche, persönliche und familiäre Angelegenheiten pro Kalenderjahr.
  • 480 Stunden Elternzeit innerhalb eines Jahres nach der Geburt, Adoption oder Pflegeunterbringung eines Kindes.
  • Trauerurlaub pro Kalenderjahr: 240 Stunden bei einem Todesfall in der unmittelbaren Familie oder 40 Stunden bei einem Todesfall in der erweiterten Familie.
  • 80 Stunden Pflegezeit innerhalb eines rollierenden Zeitraums von 52 Wochen.
  • 32 Stunden Sonderurlaub für ehrenamtliche Tätigkeiten pro Kalenderjahr.
  • 80 Stunden Freistellung für Ehepartner von Militärangehörigen pro Kalenderjahr.
  • Barrierefreie und inklusive Anpassungen des Bewerbungsgesprächs für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen.

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Direktor für Data Science, KI-gestützte Evidenzextraktion

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Python

Leiten Sie die KI-gestützte Extraktion, Aufbereitung und Synthese wissenschaftlicher Evidenz für die klinische Entwicklung im Bereich Neurowissenschaften bei Johnson & Johnson. Entwickeln Sie wiederverwendbare, nachvollziehbare Datenbestände und Arbeitsabläufe.

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164.000 $ – 282.900 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
PythonSpring

Leiten Sie generative und agentische KI-Initiativen in der F&E-Sparte Neurowissenschaften von Johnson & Johnson. Entwickeln Sie wissenschaftliche Plattformen, die die Wirkstoffforschung beschleunigen und bessere Behandlungsergebnisse unterstützen.

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164.000 $ – 282.900 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
Python

Gestalten Sie den Einsatz von KI bei Johnson & Johnson, um Evidenz für die klinische Entwicklung in der Neurowissenschaft zu extrahieren und zusammenzuführen. Entwickeln Sie nachvollziehbare Workflows, wiederverwendbare Datenbestände und verantwortungsvolle KI-Kompetenzen.

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