LogoFresh Jobs Ahead
Johnson & Johnson
Johnson & Johnson
Sponsor ng H1B VisaBiyoteknolohiyaMga produktong parmasyutikoPangangalagang pangkalusugan
Ang Johnson & Johnson ay isang pandaigdigang kompanya sa pangangalagang pangkalusugan na nakatuon sa mga parmasyutiko, kagamitang medikal, at kalusugan ng mamimili. Kabilang sa mga aktibidad nito sa pananaliksik at pagbuo ng produkto ang mga gamot at terapiya para sa oncology, immunology, neuroscience, at mga kondisyong cardiopulmonary, pati na ang mga solusyong MedTech para sa pangangalaga sa cardiovascular, orthopaedics, operasyon, at paningin. Saklaw din ng mas malawak na gawain ng kompanya ang edukasyon tungkol sa kalusugan at kagalingan, malakihang pagmamanupaktura, mga aktibidad para sa mga mamumuhunan, at mga pandaigdigang inisyatiba para sa positibong epekto sa lipunan, na lumilikha ng mga oportunidad sa mga tungkuling siyentipiko, klinikal, pang-inhinyeriya, pagmamanupaktura, komersyal, at pangkorporasyon.
LinkedIn
Mga Trabaho sa Kumpanya

Punong Siyentista, Agham ng Datos at mga Produktong Siyentipikong Datos

Pangungunahan ang pagbuo ng mga produktong siyentipikong datos na handa para sa AI para sa pagtuklas at pagbuo ng gamot sa Johnson & Johnson. Saklaw ng tungkulin ang integrasyon sa AWS, predictive modeling, metadata, at arkitektura ng siyentipikong datos.

USEstados UnidosNJNew JerseyPAPennsylvania
$117,000 – $201,250 / taon
HybridFull-timeLeadKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datos
AWSCloud

Paglalarawan

  • Pangungunahan ang pagdidisenyo at pagpapaunlad ng mga produktong siyentipikong datos at mga estratehiya sa integrasyon para sa pagtuklas at pagbuo ng gamot na pinapagana ng AI.
  • Bubuo ng interoperable at handa para sa AI na mga produkto ng datos na nag-uugnay sa datos ng pagtuklas, preclinical, klinikal, kaligtasan, at ebidensiya mula sa totoong mundo.
  • Magtatakda ng arkitektura ng datos, integrasyon, metadata, at mga paraan ng pagbuo ng produkto para sa knowledge graph, GraphRAG, semantikong pangangatwiran, advanced analytics, at agentic AI.
  • Mamumuno sa estratehiya ng produkto ng datos sa pananaliksik sa pagtuklas, translational science, kaligtasang preclinical, klinikal na pagbuo, pharmacovigilance, at ebidensiya mula sa totoong mundo.
  • Lilikha ng mga produktong datos na magagamit muli para sa analytics, AI, knowledge graph, at siyentipikong pangangatwiran.
  • Bubuo ng mga roadmap ng produkto na susuporta sa mga prayoridad ng organisasyon at mga layuning siyentipiko.
  • Magdidisenyo ng mga balangkas ng integrasyon at pagsasaayos para sa SEND, SDTM, ADaM, MedDRA, imaging, omics, biomarker, pathology, at datos mula sa totoong mundo.
  • Magpaplano ng pagpapatupad ng mga produktong siyentipikong datos sa AWS.
  • Makikipagtulungan sa mga pangkat sa engineering at platform ng Amazon upang makapaghatid ng mga scalable na data pipeline at produkto.
  • Magbibigay ng teknikal na pamumuno at gabay sa arkitektura alinsunod sa mga rekomendasyon ng Data Strategy.
  • Itutugma ang mga digital na solusyon sa arkitektura ng negosyo, seguridad, pamamahala, at mga pangangailangan sa kahandaan para sa AI.
  • Pangungunahan ang pagbuo ng mga piniling dataset, produktong handa sa semantika, feature store, produktong metadata, serbisyong siyentipikong datos, at mga asset na handa para sa AI.
  • Magtatakda ng mga paraang magagamit muli para sa pagpasok, pagbabago, pagpapatunay, at paglalathala ng datos.
  • Magtatakda ng mga pamantayan sa metadata at balangkas ng kalidad ng datos.
  • Ilalapat ang mga prinsipyo ng lineage, pinagmulan, traceability, at FAIR ng datos.
  • Magtatakda ng pagsubaybay at mga kontrol sa kalidad para sa mga produktong siyentipikong datos.
  • Bubuo ng mga predictive AI at machine learning model para sa mga pasya sa kaligtasang translational.
  • Makikipagtulungan sa mga siyentista sa pagtuklas, toxicology, klinika, kaligtasan, at datos, pati sa mga katuwang sa Data Strategy, arkitekto ng kaalaman, at AI engineer.
  • Isasalin ang mga tanong na siyentipiko sa mga scalable na produkto ng datos at teknikal na solusyon.

Mga Kinakailangan

  • Master's o doctoral degree sa computer science, data engineering, bioinformatics, biomedical informatics, information systems, computational biology, o kaugnay na larangang siyentipiko.
  • Hindi bababa sa limang taong karanasan sa scientific data engineering, arkitektura ng datos, mga produkto ng datos, o life sciences informatics.
  • Napatunayang karanasan sa pagdidisenyo at paghahatid ng mga produktong siyentipikong datos sa antas ng buong negosyo.
  • Karanasan sa pagsuporta sa mga organisasyon sa pagtuklas ng gamot, pagbuo, klinikal na pananaliksik, o pharmacovigilance.
  • Karanasan sa pagbuo ng mga predictive model para sa mga organisasyon sa pagtuklas ng gamot, pagbuo, klinikal na pananaliksik, o pharmacovigilance.
  • Mahuhusay na kasanayan sa arkitektura at pagmomodelo ng datos, disenyo ng produkto ng datos, cloud-native na platform, pamamahala ng metadata at datos, at predictive modeling.
  • Karanasan sa mga platform ng datos ng AWS, data lake at lakehouse, distributed processing, API at serbisyo ng datos, at mga tool sa katalogo at lineage ng datos.
  • Malawak na kaalaman sa SEND, SDTM, ADaM, at MedDRA.
  • Mas mainam kung may kaalaman sa FHIR, OMOP, DICOM, at mga pamantayan ng datos para sa biomarker at omics.
  • Mas mainam kung may karanasan sa knowledge graph, semantikong arkitektura, o mga inisyatiba ng GraphRAG.
  • Mas mainam kung may karanasan sa pagbuo ng mga produktong datos na handa para sa AI at feature store.
  • May kaalaman sa mga paraan ng integrasyon ng datos na nakabatay sa ontology.
  • Karanasan sa pakikipagtulungan sa mga cloud provider o panlabas na pangkat ng platform.
  • Karanasan sa mga lubos na kinokontrol na siyentipikong kapaligiran.
  • Madiskarteng pag-iisip at kakayahang humubog ng pangmatagalang roadmap ng produkto ng datos.
  • Kakayahang pag-ugnayin ang mga pangkat na siyentipiko at teknikal at impluwensiyahan ang mga pangkat na cross-functional nang walang direktang awtoridad.
  • Mahusay sa pagpapatupad at nakatuon sa mga solusyong scalable at magagamit muli.

Mga Benepisyo

  • Plano ng pensiyon para sa pagreretiro.
  • Plano sa pag-iimpok na 401(k).
  • Programa ng pangmatagalang insentibo.
  • 120 oras na bakasyon bawat taon sa kalendaryo.
  • 40 oras na sick leave bawat taon sa kalendaryo; 48 oras para sa mga residente ng Colorado at 56 oras para sa mga residente ng Washington.
  • Bayad para sa mga holiday, kabilang ang 13 flexible holiday bawat taon sa kalendaryo.
  • Hanggang 40 oras na leave para sa trabaho, personal na pangangailangan, at pamilya bawat taon sa kalendaryo.
  • 480 oras na parental leave sa loob ng isang taon mula sa kapanganakan, pag-aampon, o paglalagay sa foster care ng bata.
  • Bereavement leave: 240 oras para sa malapit na kapamilya o 40 oras para sa pinalawak na pamilya bawat taon sa kalendaryo.
  • Caregiver leave: 80 oras sa loob ng rolling na 52 linggo; nakalista rin sa pinagmulan ang 10 araw.
  • 32 oras na volunteer leave bawat taon sa kalendaryo.
  • 80 oras na leave para sa asawa ng miyembro ng militar bawat taon sa kalendaryo.
  • Mga akomodasyon sa proseso ng panayam.
  • Kaayusan sa trabahong hybrid.

Mga Kaugnay na Trabaho

Johnson & Johnson

Punong Siyentista, Agham ng Datos – Mga Produkto at Integrasyon ng Datos (Hybrid, Spring House)

Johnson & Johnson
Sponsor ng H1B VisaMga produktong parmasyutikoPangangalagang pangkalusuganSeguro sa kalusugan
USEstados UnidosNJNew JerseyPAPennsylvania
$117,000 – $201,250 / taon
HybridFull-timeLeadKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datos
AWSCloud

Pangunahan ang pagbuo ng mga produktong siyentipikong datos na handa para sa AI at mga estratehiya sa integrasyon para sa pagtuklas at pagbuo ng gamot ng Johnson & Johnson. Suportahan ang predictive modeling, knowledge graph, at mga pasya sa kaligtasang translasyonal.

Buksan
Johnson & Johnson

Direktor ng Data Science, Pagkuha ng Ebidensiya gamit ang AI

Johnson & Johnson
Sponsor ng H1B VisaBiyoteknolohiyaMga produktong parmasyutikoPangangalagang pangkalusugan
USEstados UnidosMAMassachusettsNJNew JerseyPAPennsylvania
$164,000 – $282,900 / taon
HybridFull-timeLeadKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datos
Python

Pangunahan ang pagkuha, pag-aayos, at pagbubuo ng siyentipikong ebidensiya gamit ang AI para sa klinikal na pagpapaunlad ng Neuroscience ng Johnson & Johnson. Bumuo ng mga asset ng datos at daloy ng trabaho na magagamit muli at matutunton.

Buksan
Johnson & Johnson

Direktor ng Agham ng Datos, Generatibong AI para sa Neuroscience

Johnson & Johnson
Sponsor ng H1B VisaBiyoteknolohiyaMga produktong parmasyutikoPangangalagang pangkalusugan
USEstados UnidosCACaliforniaMAMassachusettsNJNew JerseyPAPennsylvania
$164,000 – $282,900 / taon
HybridFull-timeLeadKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datos
PythonSpring

Pangunahan ang mga inisyatiba sa generatibo at agentikong AI sa buong R&D ng Neuroscience ng Johnson & Johnson, at bumuo ng mga siyentipikong platform na nagpapabilis sa pagtuklas ng gamot at sumusuporta sa mas mabuting resulta para sa mga pasyente.

Buksan
Johnson & Johnson

Direktor ng Data Science, Pagkuha ng Ebidensiya gamit ang AI

Johnson & Johnson
Sponsor ng H1B VisaMga produktong parmasyutikoPangangalagang pangkalusuganSeguro sa kalusugan
USEstados UnidosMAMassachusettsNJNew JerseyPAPennsylvania
$164,000 – $282,900 / taon
HybridFull-timeLeadKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datos
Python

Pangunahan ang paggamit ng Johnson & Johnson ng AI para kumuha at magbuo ng sintesis ng ebidensiya para sa klinikal na pag-unlad sa Neuroscience. Bumuo ng mga nasusubaybayang workflow, mga asset ng data na magagamit muli, at mga kakayahan sa responsableng AI.

Buksan