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.
Senior na Tagapamahala, Pagbabago ng Data sa Neuroscience (Onsite)
Pangasiwaan ang pagbabago ng Johnson & Johnson Innovative Medicine sa klinikal at omics data tungo sa mga produktong handa para sa AI. Pamahalaan ang mga pinamamahalaang pipeline, produkto ng data, at multi-omics workflow sa iba’t ibang pag-aaral sa pananaliksik.
Paglalarawan
- Bumuo at magpatakbo ng nasusukat at maayos na pinamamahalaang mga produktong klinikal at omics data
- Pamahalaan ang buong lifecycle ng produkto ng data, mula sa mga kinakailangan at pagmomodelo hanggang sa pagproseso, kontrol sa kalidad, metadata, lineage, versioning, access, at patuloy na pagpapahusay
- Gumawa ng mga nasusukat na data model para sa neuroscience clinical data na kinuha ng AI mula sa iba’t ibang pinagmulan at format
- Bumuo at mag-optimize ng mga Nextflow at Tower pipeline gamit ang AWS S3, Snowflake, at TileDB para sa malakihang pagproseso ng multi-omics
- Bumuo ng mga reusable module na nagko-convert ng assay output sa mga harmonized format para sa mga gamit ng data science at AI
- Makipagtulungan sa mga team ng Solution Architecture, Vector Data Engineering, at Governance upang mailapat ang mga prinsipyo ng FAIR data at mga kinakailangan sa pagsunod
- Pangasiwaan ang pipeline optimization, code review, at pinakamahuhusay na kasanayan sa software development
- Makipagtulungan sa mga team ng AI/ML Core at data science upang makagawa ng mga dataset na mataas ang kalidad at tugma sa AI
- Mentoran ang mga junior engineer at isulong ang standardisasyon at optimization ng workflow sa iba’t ibang pag-aaral
- Palakasin ang interoperability sa pagitan ng discovery, translational, at clinical data layer
Mga Kinakailangan
- Master’s o PhD sa Bioinformatics, Data Engineering, Computer Science, o kaugnay na larangan
- Hindi bababa sa limang taong karanasan sa pagbuo ng mga data pipeline sa life sciences, pananaliksik sa pagtuklas ng gamot, o mga kapaligirang analitikal
- Praktikal na karanasan sa mga clinical data standard at model gaya ng CDISC SDTM/ADaM, FHIR, o OMOP
- Praktikal na karanasan sa pagbuo ng mga multi-omics workflow na kinabibilangan ng proteomics, RNA-seq, metabolomics, o single-cell data
- Praktikal na karanasan sa paggamit ng embedding o vector representation method para sa scientific data integration
- Kasanayan sa Nextflow, AWS, at Python o Bash scripting
- Pamilyar sa Snowflake, TileDB, at mga scientific data format
- Kinakailangang pamilyar sa clinical trial data at scientific literature
- Mas gusto ang karanasan sa industriya o neuroscience
- Mas gusto ang karanasang nakatuon sa neuroscience, kabilang ang neurodegeneration, neuropsychiatry, o ophthalmology
- Malakas na atensyon sa detalye at napatunayang pangako sa kalidad at reproducibility ng data
Mga Benepisyo
- Taunang bonus sa performance
- Medical insurance
- Dental insurance
- Vision insurance
- Life insurance
- Short- at long-term disability insurance
- Business accident insurance
- Group legal insurance
- Pension plan na itinataguyod ng kumpanya
- 401(k) savings plan
- Hanggang 120 oras ng bakasyon bawat taon ng kalendaryo
- Hanggang 40 oras ng sick time bawat taon ng kalendaryo
- Bayad na holiday, kabilang ang hanggang 13 Floating Holiday bawat taon ng kalendaryo
- Hanggang 40 oras ng Work, Personal, at Family Time bawat taon ng kalendaryo