Eli Lilly and Company היא חברת תרופות ובריאות רב־לאומית המתמקדת בגילוי, בפיתוח, בייצור ובשיווק של תרופות מרשם. פעילותה משתרעת על תחומים טיפוליים ובהם סוכרת, אונקולוגיה, אימונולוגיה, מדעי המוח וכאב, ומשלבת מחקר ופיתוח עם ניסויים קליניים, תהליכים רגולטוריים, ייצור תרופות ביולוגיות ותרופות בעלות מולקולות קטנות והפצה ברחבי העולם.
מהנדס בינה מלאכותית יישומית, אינפורמטיקה קלינית — אלי לילי, בוסטון במשרד
פיתוח יכולות של בינה מלאכותית יישומית ולמידת מכונה עבור הניסויים הקליניים, מאגרי הביולוגיה ותוכניות הרפואה התרגומית של אלי לילי. שימוש בנתונים קליניים, מולקולריים ואוכלוסייתיים לאפיון פנוטיפים של מטופלים וליצירת ראיות לטיפולים עתידיים.
ארצות הברית
מסצ׳וסטס166,500 $ – 266,200 $ / שנה
באתרמשרה מלאהרמת בינייםסניורשפה נדרשת: אנגליתמהנדס בינה מלאכותיתמהנדס למידת מכונהתיאור
- יצירה והפעלה בייצור של כלי בינה מלאכותית סוכניים המאפשרים לחוקרים לשאול שאלות על נתונים קליניים בשפה טבעית
- שימוש באונטולוגיות ביו-רפואיות, במרשמי ניסויים ובמשאבי מסלולים מאוצרים כדי לעגן פלטים של יצירה מוגברת-שליפה בידע ביולוגי מאומת
- יישום שיטות ללא פיקוח ובפיקוח עצמי לזיהוי ארכיטיפים של מטופלים ותתי-סוגים מולקולריים של מחלות במערכי נתונים של ניסויים ומאגרי ביולוגיה
- בניית ניתוחי הישרדות ואומדים של משטרי טיפול דינמיים ממשתנים קליניים ומשתני אומיקס משולבים
- תקנון מקורות מגוונים של ניסויים קליניים ומאגרי ביולוגיה לייצוגי נתונים משותפים
- הערכת איכות, בטיחות ואמינות תפעולית של מודלים ומעקב רציף אחריהן לאחר הפריסה
- תיאום ספקים, קבלנים ושותפים חיצוניים התומכים בתוכניות המחקר של לילי
- פיתוח צינורות המבוססים על SDTM ו-ADaM עבור מסדי נתונים נעולים של ניסויים, המשמשים לניתוחים משניים וחקרניים
- ניתוח ניסויים שהושלמו לזיהוי השפעות של תתי-קבוצות, הטרוגניות בטיפול ודפוסים של מגיבים או לא-מגיבים
- יישום NLP על תיאורי אירועים חריגים, רשומות קליניות והערות חוקרים כדי לחשוף אותות בטיחות אפשריים
- שחזור היסטוריות אורכיות של מטופלים לחקר התקדמות מחלה, קינטיקת תגובה לטיפול ונקודות קצה של זמן עד אירוע
- תכנון תהליכי מטא-אנליזה ואינטגרציה בין מחקרים, המשתרעים על ניסויים קליניים שהושלמו
- שימוש בקוהורטות גדולות של מאגרי ביולוגיה, כולל UK Biobank ו-All of Us, לאימות חיצוני ולהעשרת נתונים
- יישום פעולות מחקר הניתנות לשחזור באמצעות בקרת גרסאות נתונים, מחשוב במכולות ורשומות ניתוח מוכנות לביקורת
- ביצוע מחקר בהתאם לתקני HIPAA ו-GDPR ולתקנים החלים של ועדות ביקורת מוסדיות וועדות אתיקה
דרישות
- תואר שני באינפורמטיקה ביו-רפואית, ביולוגיה חישובית, ביואינפורמטיקה, גנטיקה סטטיסטית, אפידמיולוגיה, מדעי המחשב או תחום כמותי קשור, או תואר MD/PhD עם עומק מקביל במדעי נתונים תרגומיים, וכן לפחות שש שנות ניסיון מחקרי בשימוש במערכי נתונים של ניסויים קליניים (SDTM/ADaM), נתוני מאגרי ביולוגיה או מערכי נתונים גדולים של בריאות האוכלוסייה
- תואר דוקטור באינפורמטיקה ביו-רפואית, ביולוגיה חישובית, ביואינפורמטיקה, גנטיקה סטטיסטית, אפידמיולוגיה, מדעי המחשב או תחום כמותי קשור, או תואר MD/PhD עם עומק מקביל במדעי נתונים תרגומיים, וכן לפחות שלוש שנות ניסיון מחקרי בשימוש במערכי נתונים של ניסויים קליניים (SDTM/ADaM), נתוני מאגרי ביולוגיה או מערכי נתונים גדולים של בריאות האוכלוסייה
- ניסיון מוכח בפריסת כלי בינה מלאכותית בסביבת ייצור לניתוח נתונים קליניים
- שליטה מתקדמת ב-Python ו/או R ללמידת מכונה ולמידול סטטיסטי
- שליטה חזקה ב-SQL
- ניסיון בשימוש בפלטפורמות מחשוב מחקריות בענן, רצוי DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure או אשכולות מחשוב עתירי ביצועים
- ידע מעשי בטכניקות בינה מלאכותית גנרטיבית מתקדמות, כולל כוונון עדין של מודלי שפה גדולים ואימון מודלי בסיס מאפס
- ניסיון בעבודה בסביבות מחשוב עתירות ביצועים
- ידע מקיף בתקני CDISC, כולל SDTM ו-ADaM
- יישום מוכח של ניתוח הישרדות, הסקה סיבתית, NLP ולמידה עמוקה במחקר קליני או גנומי
- הבנה חזקה של OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics ואונטולוגיות ביו-רפואיות מובילות
- מחקר מעשי עם מאגרי ביולוגיה ציבוריים ומוגבלי גישה מרכזיים, כולל UK Biobank ו-All of Us
- ניסיון ביישום למידה מאוגדת, פרטיות דיפרנציאלית או שיטות מחשוב מאובטח במחקר ביו-רפואי רב-אתרי
- רשימת פרסומים שעברו ביקורת עמיתים בבינה מלאכותית קלינית, אינפורמטיקה תרגומית, גנומיקה או תחום קשור
- היכרות עם מסגרת הניסוי הממוקד והשימוש בה עם נתוני מאגרי ביולוגיה
- ידע בפרמקוגנומיקה, במידול תגובה לתרופות או בניתוח PK/PD של ניסויים קליניים
- ניסיון בבניית גרפי ידע ביו-רפואיים, ביישום למידת מכונה על גרפים או בשימוש בהיסק מבוסס אונטולוגיות
- ניסיון מעשי בניתוח מערכי נתונים מולטי-אומיים
- יכולת לעמוד בדרישות HIPAA, GDPR ובדרישות החלות של ועדות ביקורת מוסדיות וועדות אתיקה
הטבות
- זכאות למענק חברה המושפע בחלקו מתוצאות ארגוניות ואישיות
- תוכנית 401(k) במימון המעסיק
- תוכנית פנסיה
- חופשה
- כיסוי רפואי
- כיסוי שיניים
- כיסוי ראייה
- כיסוי לתרופות מרשם
- אפשרויות הוצאה גמישות לבריאות ו/או לטיפול בתלויים
- ביטוח חיים וקצבאות מוות
- תוכניות חופשה והיעדרות
- תמיכה ברווחה כגון תוכנית סיוע לעובדים, אפשרויות כושר ומועדוני עובדים ופעילויות
- קבוצות משאבים לעובדים