Johnson & Johnson globalna je zdravstvena kompanija koja djeluje u područjima farmaceutskih proizvoda, medicinskih uređaja i potrošačkog zdravlja. Njezine istraživačke i razvojne aktivnosti obuhvaćaju lijekove i terapije za onkologiju, imunologiju, neuroznanost i kardiopulmonalne bolesti, kao i MedTech rješenja za kardiovaskularnu skrb, ortopediju, kirurgiju i oftalmologiju. Širi rad kompanije uključuje i edukaciju o zdravlju i dobrobiti, proizvodnju velikih razmjera, aktivnosti za ulagače te globalne inicijative s društvenim učinkom, stvarajući prilike u znanstvenim, kliničkim, inženjerskim, proizvodnim, komercijalnim i korporativnim funkcijama.
Viši voditelj transformacije neuroznanstvenih podataka (rad na lokaciji)
Voditi transformaciju kliničkih i omičkih podataka tvrtke Johnson & Johnson Innovative Medicine u proizvode spremne za umjetnu inteligenciju. Upravljati upravljanim podatkovnim cjevovodima, podatkovnim proizvodima i multiomskim radnim tokovima kroz istraživačke studije.
Opis
- Razvijati i operativno uspostavljati skalabilne, upravljane kliničke i omičke podatkovne proizvode
- Upravljati cijelim životnim ciklusom podatkovnog proizvoda, od zahtjeva i modeliranja do obrade, kontrola kvalitete, metapodataka, praćenja podrijetla, verzioniranja, pristupa i kontinuiranog unaprjeđivanja
- Izrađivati skalabilne podatkovne modele za kliničke podatke iz neuroznanosti izvučene umjetnom inteligencijom iz različitih izvora i formata
- Izrađivati i optimizirati cjevovode Nextflow i Tower koristeći AWS S3, Snowflake i TileDB za obradu multiomskih podataka velikih razmjera
- Razvijati ponovno upotrebljive module koji rezultate analiza pretvaraju u harmonizirane formate za podatkovnu znanost i slučajeve upotrebe umjetne inteligencije
- Surađivati s timovima Solution Architecture, Vector Data Engineering i Governance na primjeni načela FAIR za podatke i zahtjeva usklađenosti
- Voditi optimizaciju cjevovoda, preglede koda i najbolje prakse razvoja softvera
- Surađivati s timovima AI/ML Core i podatkovne znanosti na izradi visokokvalitetnih skupova podataka kompatibilnih s umjetnom inteligencijom
- Mentorirati mlađe inženjere i unapređivati standardizaciju i optimizaciju radnih tokova kroz studije
- Jačati interoperabilnost između slojeva otkrivanja, translacijskih i kliničkih podataka
Zahtjevi
- Magisterij ili doktorat iz bioinformatike, podatkovnog inženjerstva, računalnih znanosti ili srodnog područja
- Najmanje pet godina iskustva u razvoju podatkovnih cjevovoda u znanostima o životu, istraživanju otkrivanja lijekova ili analitičkim okruženjima
- Praktično iskustvo s kliničkim podatkovnim standardima i modelima kao što su CDISC SDTM/ADaM, FHIR ili OMOP
- Praktično iskustvo u razvoju multiomskih radnih tokova koji uključuju proteomiku, RNA-seq, metabolomiku ili jednostanične podatke
- Praktično iskustvo u primjeni metoda ugrađivanja ili vektorskih reprezentacija za integraciju znanstvenih podataka
- Napredno znanje Nextflowa, AWS-a i skriptiranja u Pythonu ili Bashu
- Radno poznavanje Snowflakea, TileDB-a i znanstvenih podatkovnih formata
- Obavezno poznavanje podataka iz kliničkih ispitivanja i znanstvene literature
- Prednost je iskustvo u industriji ili neuroznanosti
- Prednost je iskustvo usmjereno na neuroznanost, uključujući neurodegeneraciju, neuropsihijatriju ili oftalmologiju
- Izražena pažnja prema detaljima i dokaziva predanost kvaliteti i reproducibilnosti podataka
Pogodnosti
- Godišnji bonus za radni učinak
- Zdravstveno osiguranje
- Dentalno osiguranje
- Osiguranje vida
- Životno osiguranje
- Osiguranje od kratkotrajnog i dugotrajnog invaliditeta
- Osiguranje od poslovnih nezgoda
- Grupno pravno osiguranje
- Mirovinski plan uz financiranje poslodavca
- Štedni plan 401(k)
- Do 120 sati godišnjeg odmora po kalendarskoj godini
- Do 40 sati bolovanja po kalendarskoj godini
- Plaćeni blagdani, uključujući do 13 plutajućih blagdana po kalendarskoj godini
- Do 40 sati radnog, osobnog i obiteljskog vremena po kalendarskoj godini