מדען/ית נתונים מוביל/ה, שיקגו (היברידי)
Ritchie Bros.הובלת צוותי מדעי נתונים בבניית פתרונות ללמידת מכונה ולניתוח מתקדם שניתנים להרחבה. שיתוף פעולה עם צוותי IT, הנהלה בכירה, צוותי מוצר ובעלי עניין נוספים ביוזמות כלל־ארגוניות.
פתח
Xenon Seven מספקת שירותי ייעוץ בתחום הבינה המלאכותית והנתונים לארגונים במגזרי הבריאות, השירותים הפיננסיים, הקמעונאות, הטכנולוגיה, הרכב, האנרגיה והתעשייה. פעילותה כוללת בינה מלאכותית יוצרת, ניתוחים חזויים, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ותמיכה בקבלת החלטות, ומסייעת לצוותים להעריך הזדמנויות, לבנות יכולות בינה מלאכותית ולהרחיבן, ולשפר את התשתית התומכת בהן. החברה נעזרת ברשת של מומחי בינה מלאכותית מיותר מ-20 מוסדות ושמה דגש על הטמעה מאובטחת ועל מעבר אמין לתפעול הנתמך בבינה מלאכותית.
מדען נתונים קליניים, תאומים דיגיטליים וניסויים קליניים
פיתוח תאומים דיגיטליים והדמיות לתמיכה בתכנון ניסויים קליניים בתעשיית התרופות. שילוב נתונים קליניים עם בינה מלאכותית ולמידת מכונה לתמיכה בהחלטות פיתוח מבוססות ראיות.
תיאור
- הובלת הפיתוח וההערכה של תאומים דיגיטליים למטופלים, למחלות, לתגובה לטיפול ולניסויים קליניים, תוך שימוש בנתוני ניסויים קליניים ובנתונים חיצוניים רלוונטיים.
- יישום שיטות מכניסטיות, סטטיסטיות, סיבתיות ושיטות למידת מכונה ליצירת תאומים דיגיטליים עבור אוכלוסיות, התערבויות, אסטרטגיות מינון, נקודות קצה ותכנוני ניסוי חלופיים.
- הגדרת מקרי שימוש וקביעה, בשיתוף מומחים קליניים וכמותיים, כיצד ייעשה שימוש בתאומים הדיגיטליים.
- הערכת כיול המודלים, תיקופם, חוסנם, יכולת ההעברה שלהם, אי הוודאות שבהם והרלוונטיות המעשית שלהם באמצעות אסטרטגיות פנימיות וחיצוניות.
- בניית תהליכי עבודה הניתנים לשחזור ורכיבים לשימוש חוזר של תאומים דיגיטליים, בתוכניות ובתחומים טיפוליים שונים.
- עבודה עם צוותי ניסויים כדי להעריך אוכלוסיות יעד, קריטריוני זכאות, אסטרטגיות להעשרת האוכלוסייה, קבוצות השוואה, נקודות קצה, לוחות ביקורים, אסטרטגיות מינון והכרעות תפעוליות.
- שימוש בתאומים דיגיטליים ובהדמיות להשוואת תרחישים, לכימות אי הוודאות ולתמיכה בהחלטות מבוססות מודלים.
- תיאום עם סטטיסטיקאים ופרמקומטריקאים כדי להתאים את הניתוחים ליעדים קליניים ורגולטוריים.
- הסבר ההנחות, המגבלות והממצאים הרלוונטיים לקבלת החלטות לבעלי עניין טכניים ולא טכניים.
- ניתוח ושילוב נתוני ניסויים קליניים, סמנים ביולוגיים, הדמיות, נתוני בריאות דיגיטלית, נתוני אומיקס, תוצאות המדווחות על ידי מטופלים ונתוני עולם אמיתי.
- שיתוף פעולה עם צוותי הנדסת נתונים ופלטפורמות להכנת מערכי נתונים לניתוח ולהקמת בדיקות איכות נתונים, מעקב אחר מקור הנתונים ותהליכי עבודה הניתנים לשחזור.
- הכנת תיעוד מדעי, מצגות ופרסומים, ותמיכה באימוץ אחראי של שיטות תאומים דיגיטליים.
- הגדרת השימוש המיועד, הקשר קבלת ההחלטות, קריטריוני ההצלחה והמגבלות לפני פיתוח המודלים.
- הבטחת יכולת הפרשנות והביקורת של המודלים, האפשרות לשחזרם והתמיכה בהם באמצעות ראיות.
- עמידה בדרישות ממשל, פרטיות, אבטחה ובדיקה מדעית עבור נתונים קליניים ופלטים אנליטיים.
- הפרדה בין ניתוחים חקרניים לבין ראיות מאומתות לתמיכה בהחלטות, וייצוג מדויק של יכולות המודלים.
דרישות
- תואר דוקטור במדעי הנתונים, סטטיסטיקה, ביוסטטיסטיקה, פרמקומטריקה, מדעי המחשב, אינפורמטיקה ביו רפואית, הנדסה, מתמטיקה, חקר ביצועים או תחום כמותי קשור.
- ניסיון מוכח בבניית תאומים דיגיטליים, מטופלים וירטואליים, מודלים להתקדמות מחלה, סימולציות של ניסויים קליניים, קבוצות ביקורת סינתטיות או מודלים חישוביים דומים.
- רקע חזק ביישום למידת מכונה, מודלים סטטיסטיים, הסקה סיבתית או סימולציה לנתונים ביו רפואיים, רפואיים, פרמצבטיים או נתונים מדעיים מורכבים אחרים.
- שליטה בתכנות ב־Python, ב־R או בשפה אנליטית דומה, וניסיון בבקרת גרסאות ובתהליכי עבודה הניתנים לשחזור.
- ידע מספק בפיתוח קליני כדי לנסח שאלות רלוונטיות ולעבוד ביעילות עם מומחים קליניים וכמותיים בתחום הניסויים.
- יכולת ונכונות להרחיב את הידע בתכנון ניסויים קליניים לצד מדענים קליניים, ביוסטטיסטיקאים ופרמקומטריקאים.
- יכולות תקשורת חזקות בכתב ובעל פה, וניסיון מוכח בשיתוף פעולה מדעי יעיל בין צוותים.
- יתרון: ניסיון בתמיכה בתכנון ניסויים קליניים, בפיתוח פרוטוקולים, באסטרטגיית פיתוח קליני, בפיתוח תרופות מבוסס מודלים או בראיות כמותיות מול רשויות רגולטוריות.
- היכרות עם נושאים בתכנון ניסויים כגון אסטרטגיית נקודות קצה, הנחות לגבי גודל מדגם או עוצמה סטטיסטית, בחירת מטופלים או העשרת אוכלוסייה, תוצאות לאורך זמן, נתונים חסרים, תכנונים אדפטיביים או קריטריונים לקבלת החלטות.
- ידע בארכיטקטורה ובתיקוף של תאומים דיגיטליים, בהסקה סיבתית, במודלים בייסיאניים, בניתוח הישרדות, במודלים לאורך זמן, בסימולציות של ניסויים קליניים או בקבוצות ביקורת סינתטיות.
- ניסיון בתקני נתונים קליניים ובמקורות נתונים נפוצים בתחום הפיתוח הקליני.
- ניסיון בנתוני סמנים ביולוגיים, הדמיה, אומיקס, בריאות דיגיטלית או עולם אמיתי, לרבות שילוב של כמה סוגי נתונים.
- ניסיון בסביבות אנליטיות מבוססות ענן הניתנות להרחבה.
- ניסיון מוכח בתרגום עבודה אנליטית להחלטות, ליכולות חוזרות לשימוש, לפרסומים, למצגות או לתוצאות מדעיות מדידות אחרות.
משרות קשורות
מדען נתונים מוביל
Ritchie Bros.הובלת צוות מדעי נתונים שבונה פתרונות למידת מכונה וניתוח מתקדם הניתנים להרחבה עבור העסק. ניהול והדרכת מדענים, פיקוח על פיתוח מודלים ושיתוף פעולה עם צוותי IT, מוצר, הנהלה ובעלי עניין נוספים.
פתח
מנהל, מדען נתונים – אסטרטגיית נתונים חלופיים
Capital One
ארצות הברית
אילינוי
ניו יורק
וירג׳יניה179,400 $ – 245,600 $ / שנה
היברידימשרה מלאהרמת בינייםסניורשפה נדרשת: אנגליתמדען נתוניםהובילו עבודת מדעי נתונים ב־Capital One כדי להעריך נתונים חלופיים לצורך החלטות אשראי בכרטיסים בארצות הברית. פתחו מודלים של למידת מכונה, מאפייני נתונים ומערכות ניטור הניתנות להרחבה.
פתח
מדען נתונים בכיר
COUNTRY Financial®ארצות הבריתאילינוי132,000 $ – 181,500 $ / שנה
היברידימשרה מלאהסניורמוביל/השפה נדרשת: אנגליתמדען נתוניםפיתוח מודלים לחיזוי ופתרונות בינה מלאכותית עבור שירותי הביטוח וההשקעות של COUNTRY Financial. יישום אנליטיקה מתקדמת, חיזוי ואופטימיזציה להשגת תוצאות עסקיות מדידות.
פתח
מדען נתונים בכיר בדרג סטאף, מרקטפלייס
Grubhubארצות הבריתאילינויניו יורק216,000 $ – 249,500 $ / שנה
היברידימשרה מלאהסניורשפה נדרשת: אנגליתמדען נתוניםהובלת הכיוון של מדעי הנתונים ולמידת המכונה בשוק של Wonder, והנחיית הסקה סיבתית, ניסויים, מערכות ייצור ועבודה טכנית בין צוותים. פיתוח פתרונות מדרגיים שמחברים בין ניתוח נתונים לתוצאות עסקיות.
פתח