Ang Retinai ay isang kompanya sa AI para sa pangangalagang pangkalusugan at pamamahala ng datos na tumutulong sa mga organisasyon sa life sciences, klinika, at mananaliksik na gawing kapaki-pakinabang na pananaw ang kumplikadong medikal na datos. Sinusuportahan ng Discovery platform nito ang real-world evidence, precision medicine, klinikal na pananaliksik, at pakikipagtulungan sa mga programang nauugnay sa ophthalmology, mga neurodegenerative na sakit, mga sakit sa vascular, at mga bihirang sakit. Nagbibigay ang Retinai ng mga tool para sa AI-assisted na pagsusuri ng datos, mga workflow ng klinikal na pagsubok, pamamahala ng pasyente, at ligtas na pagbabahagi ng datos sa cloud, kabilang ang mga modelong may markang CE na idinisenyo upang suportahan ang mga research at care team.
Inhinyero ng Operasyon ng Datos sa Pananaliksik — Retinai, Madrid Hybrid
Pamahalaan ang mga data pipeline, pamamahala, at integridad para sa mga healthcare AI at clinical imaging system ng Retinai. Saklaw ng tungkulin ang mga tool sa EHR, pag-version ng dataset gamit ang DVC, paglipat sa DICOM, at kinokontrol na access sa data.
Paglalarawan
- Bumuo at magpanatili ng mga tool para sa pagkuha, pagtutugma, at pagbabago ng EHR data.
- Pamahalaan ang mga update, pagsubaybay, at rollback ng dataset gamit ang DVC.
- Bumuo ng mga pipeline at tool para linisin, patunayan, at ayusin ang clinical imaging data at mga sipi mula sa EHR.
- Tumulong sa paglipat ng data mula sa custom na image format patungo sa DICOM.
- Pagbutihin ang bilis at kadalian ng paggamit ng research data annotation.
- I-configure at pangasiwaan ang mga access control para sa naaangkop na access sa data.
- Tiyaking sumusunod ang mga kasanayan sa data sa mga regulasyong klinikal at pangkapribado.
- Bumuo ng mga search at statistical tool para hanapin ang mga dataset at mahusay na makuha ang summary statistics.
- Panatilihin ang integridad ng data sa buong lifecycle nito.
- Gumawa ng mga script, magtatag ng imprastraktura, at magkaroon ng end-to-end na pananagutan sa integridad ng data.
Mga Kinakailangan
- Degree sa unibersidad sa Computer Science o kaugnay na disiplina.
- Hindi bababa sa tatlong taon ng kaugnay na karanasan sa katulad na tungkulin at larangan.
- Hindi bababa sa dalawang taon ng propesyonal na karanasan sa healthcare.
- Napakahusay na kasanayan sa pasalita at pasulat na komunikasyon sa Ingles.
- Mahusay na analytical thinking at problem-solving skills.
- Kumportableng magtrabaho nang mag-isa at makipagtulungan sa loob ng isang team.
- Mahusay sa Python; mas gusto ang Rust, at dagdag na bentahe ang R.
- Matibay na kaalaman sa data engineering na sumasaklaw sa mga pipeline, paghawak ng file at format, validation, at versioning.
- Mataas na pamantayan sa correctness, reproducibility, at integridad ng data.
- Karanasan sa sensitibo o regulated na data, o kakayahang mabilis na matutuhan ang mga kasanayang ito.
- Ilang taon ng karanasan sa pagbuo at pagpapatakbo ng mga data tool at imprastraktura.
- Mas mainam ang karanasan sa DICOM o medical imaging.
- Mas mainam ang praktikal na karanasan sa DVC o katulad na mga tool sa data versioning.
- Mas mainam ang propesyonal na production experience sa Rust.
- Mas mainam ang karanasan sa regulated medical, clinical, GDPR, o PHI environment.
Mga Benepisyo
- Sumali sa isang team na nakatuon sa pagsulong ng healthcare innovation.
- Tumanggap ng mapagkumpitensyang suweldo sa isang suportadong kapaligiran na idinisenyo upang itaguyod ang balanse sa trabaho at buhay.
- Itaguyod ang propesyonal na paglago at pag-unlad sa isang internasyonal na lugar ng trabaho.
- Magtrabaho sa isang kolaboratibo at inklusibong kultura na sentro ng mga pagpapahalaga ng kumpanya.
- Paminsan-minsang bumiyahe sa headquarters sa Switzerland upang makipag-ugnayan sa pangunahing operasyon at kultura ng kumpanya.