Ang RELX ay bumubuo ng mga analytics at tool sa pagdedesisyon na nakabatay sa impormasyon para sa mga propesyonal at negosyong customer sa buong mundo. Pinagsasama ng mga produkto nito ang espesyalisadong content, data, at teknolohiya upang suportahan ang mas mabubuting desisyon at mas matibay na resulta sa Risk, Scientific, Technical & Medical, Legal, at Exhibitions. Nagpapatakbo rin ang RELX sa mga pamilihang may kaugnayan sa pagkonsulta, pangangalagang pangkalusugan, at insurance, at tumutulong sa mga organisasyon na mapahusay ang pagiging produktibo, pamahalaan ang panganib, isulong ang pananaliksik, suportahan ang gawaing legal, at magsagawa ng mas epektibong mga transaksyon sa negosyo.
Senior na Data Analyst, Pagsusuri ng AI – Life Sciences sa RELX, Gurgaon Onsite
Suriin ang mga solusyong life sciences na pinapagana ng AI sa Elsevier sa pamamagitan ng pagbuo ng mga siyentipikong benchmark at pagpapatunay sa mga pagtatasa ng LLM bilang hukom para sa kalidad ng produkto.
Paglalarawan
- Gamitin ang siyentipikong kadalubhasaan upang tumulong sa pagtukoy ng mga pamantayan ng tagumpay na nakatuon sa customer, rubric ng pagsusuri, at pamantayan ng pagtanggap para sa mga solusyong AI
- Itakda ang saklaw ng pagsusuri, mga sukatan, at mga senaryo gamit ang kadalubhasaan sa pagtuklas ng gamot, pagbuo ng gamot, at pag-apruba ng regulasyon
- Gumawa at mag-curate ng mga siyentipikong test set at benchmark batay sa totoong datos sa life sciences at regulasyon
- Iangkop ang mga paraan ng pagsusuri ng LLM bilang hukom sa mga produkto, gamit, at sukatan, pagkatapos ay patunayan at pagbutihin ang mga ito kasama ang mga eksperto sa siyentipikong domain
- Magsagawa ng mano-mano at awtomatikong pagsusuri sa mga output ng AI, siyasatin ang mga pagkakaiba at mode ng pagkabigo, at maghatid ng feedback na nakabatay sa ebidensya tungkol sa kalidad ng pagsusuri
- Makipagtulungan sa mga team ng produkto, data science, at engineering upang maunawaan kung paano ina-access, binibigyang-kahulugan, at ginagamit ng mga AI system ang siyentipikong datos
- Itala ang mga natuklasan, limitasyon, at rekomendasyon sa pagsusuri upang gabayan ang pagpapahusay ng produkto at mga desisyon sa paglalabas sa lahat ng team
Mga Kinakailangan
- Mas mataas na akademikong pagsasanay sa life sciences, kabilang ang bioinformatics, cheminformatics, biochemistry, pharmacology, o kaugnay na disiplina
- Propesyonal na karanasan sa pagtatasa ng mga output ng AI o algorithm batay sa siyentipikong datos
- Karanasan sa paggamit ng kaalamang siyentipiko sa mga structured data o content system gaya ng mga database, taxonomy, o knowledge graph
- Praktikal na kaalaman kung paano nag-a-access at gumagamit ng datos ang mga produktong AI, kabilang ang mga pangunahing daloy ng datos, API, at mga workflow na may version control gaya ng GitHub
- Kolaboratibong pamamaraan na may mahusay at malinaw na kasanayan sa komunikasyon
Mga Benepisyo
- Iba't ibang inisyatiba para sa kagalingan
- Leave para sa pamilya
- Reimbursement sa matrikula
- Flexible na oras ng trabaho
- Group health insurance para sa mga empleyado at kanilang mga pamilya
- Group life at accident insurance
- Mga gantimpala para sa matagal na serbisyo
- Regalo para sa bagong silang na sanggol
- Subsidized na pagkain sa India-Chennai
- Casual leave
- Sick leave
- Privilege leave
- Compassionate leave
- Special sick leave
- Mga pampublikong holiday na nakasaad sa opisyal na gazette
- Maternity at paternity leave
- Libreng transportasyon papunta at pauwi mula sa opisina sa India-Chennai