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Verily
Verily
1 001 – 5 000 Employés
Sponsor de visa H1BConseilIntelligence artificielleSoins de santé
Verily est une entreprise de santé de précision native de l’intelligence artificielle qui intervient dans les domaines des soins de santé, de la recherche clinique et de l’intelligence artificielle. Ses logiciels et ses modèles favorisent des soins plus prédictifs et personnalisés grâce à des outils tels que Verily Me, des flux de travail pour les professionnels de santé et des solutions de soins qui contribuent à mobiliser les membres et à les accompagner dans leurs objectifs de santé. Verily développe également des produits de recherche qui organisent et standardisent des données cliniques et issues du monde réel multimodales dans des formats natifs FHIR, aidant les équipes à faire progresser les essais cliniques et à produire des informations utiles. L’entreprise conçoit ses solutions en mettant l’accent sur la sécurité clinique et réglementaire, notamment pour les soins et les flux de recherche utilisant l’intelligence artificielle.
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Offres de l’entreprise

Biostatisticien senior – Recherche clinique

Piloter la conception et l’analyse statistiques des études pour les produits de santé de précision basés sur l’IA de Verily. Produire des preuves cliniques et en vie réelle tout au long du cycle de vie des produits.

USÉtats-UnisCACalifornieMAMassachusettsNCCaroline du NordTXTexas
130 000 $ – 196 000 $ / an
HybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisRecherche clinique
Python

Description

  • Fournir un leadership statistique et méthodologique depuis l’évaluation de la faisabilité et l’évaluation préclinique jusqu’à la validation clinique et la surveillance après commercialisation
  • Diriger la planification et l’analyse statistiques à chaque étape du cycle de vie du produit
  • Collaborer avec les équipes médicales, produit, ingénierie, science des données, affaires réglementaires et opérations afin de définir les objectifs des études, les estimands, les stratégies analytiques et les critères de décision
  • Analyser des données cliniques, expérimentales, observationnelles, en vie réelle et opérationnelles afin de produire des preuves claires et interprétables
  • Évaluer la qualité des données, les biais, les données manquantes, la généralisabilité, les performances des modèles et les autres facteurs qui influencent les conclusions des études
  • Présenter les plans d’étude, les hypothèses, les résultats, les limites et les recommandations dans des protocoles, rapports, présentations, tableaux de bord et forums transverses
  • Signaler les menaces pesant sur l’intégrité scientifique, la généralisabilité, l’interprétation réglementaire et les décisions produit, tout en recommandant des approches pratiques conciliant rigueur, faisabilité et délais

Exigences

  • Diplôme de master ou supérieur en biostatistique, statistiques, épidémiologie, science des données, bioinformatique, informatique biomédicale ou dans une discipline quantitative connexe
  • Au moins cinq ans d’expérience dans l’application de méthodes statistiques à des recherches cliniques, biomédicales, en technologies de santé, sur des dispositifs médicaux, pharmaceutiques, diagnostiques ou en sciences de la vie
  • Capacité avérée à concevoir et analyser des études observationnelles, des études cliniques interventionnelles et des études fondées sur des données en vie réelle pour produire des preuves ou éclairer des décisions produit
  • Maîtrise de R et/ou Python pour analyser des jeux de données complexes dans les domaines des sciences de la vie, de la biomédecine ou de la santé
  • Expérience dans la production de preuves pour des diagnostics, des dispositifs médicaux, la santé numérique ou des produits cliniques basés sur l’IA/ML
  • Expérience de produits dans des environnements de santé réglementés, notamment de soumissions à la FDA ou à d’autres autorités sanitaires
  • Expérience de diverses sources de données de santé telles que les dossiers médicaux électroniques, les demandes de remboursement, les registres, les données générées par des dispositifs, les capteurs, l’imagerie, les résultats de laboratoire ou les résultats rapportés par les patients
  • Expérience pratique de l’utilisation des données de produits numériques comme source principale de preuves, notamment pour traiter les données manquantes et les erreurs de mesure et appliquer des méthodes adaptées aux mesures numériques continues
  • Expérience de la rédaction de protocoles d’étude, de plans d’analyse statistique, de rapports techniques et d’analyses prêtes à être publiées
  • Connaissance des méthodes bayésiennes, des plans d’essais adaptatifs ou de l’inférence causale pour les études observationnelles et fondées sur des données en vie réelle
  • Expérience des pratiques de recherche reproductible, de Git ou d’un système de contrôle de version comparable et des outils modernes de programmation, y compris les outils de développement assisté par IA lorsque cela est approprié
  • Être autorisé à travailler aux États-Unis sans avoir besoin maintenant ou à l’avenir d’une autorisation de travail parrainée par l’employeur

Avantages

  • Possibilité de prime
  • Rémunération en actions
  • Avantages sociaux

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