Eli Lilly and Company è un'azienda multinazionale farmaceutica e sanitaria che si concentra sulla scoperta, sullo sviluppo, sulla produzione e sulla commercializzazione di farmaci soggetti a prescrizione. Le sue attività comprendono aree terapeutiche come il diabete, l'oncologia, l'immunologia, le neuroscienze e il dolore, combinando ricerca e sviluppo con studi clinici, processi normativi, produzione di farmaci biologici e a piccole molecole e distribuzione globale.
Ingegnere IA applicata, informatica clinica — Eli Lilly, in presenza a Boston
Sviluppare capacità di IA applicata e apprendimento automatico per gli studi clinici, le biobanche e i programmi di medicina traslazionale di Eli Lilly. Utilizzare dati clinici, molecolari e di popolazione per caratterizzare i fenotipi dei pazienti e generare evidenze per future terapie.
Descrizione
- Creare e portare in produzione strumenti di IA agentica che consentano ai ricercatori di interrogare dati clinici in linguaggio naturale
- Utilizzare ontologie biomediche, registri degli studi e risorse curate sui pathway per ancorare i risultati della generazione aumentata dal recupero a conoscenze biologiche verificate
- Applicare metodi non supervisionati e auto-supervisionati per identificare archetipi di pazienti e sottotipi molecolari di malattia nei dataset di studi e biobanche
- Costruire analisi di sopravvivenza e stimatori dinamici dei regimi terapeutici a partire da variabili cliniche e omiche integrate
- Standardizzare diverse fonti di studi clinici e biobanche in rappresentazioni di dati condivise
- Valutare e monitorare continuamente la qualità, la sicurezza e l’affidabilità operativa dei modelli dopo il rilascio
- Coordinare fornitori, appaltatori e partner esterni che supportano i programmi di ricerca di Lilly
- Sviluppare pipeline basate su SDTM e ADaM per database di studi bloccati utilizzati in analisi secondarie ed esplorative
- Analizzare gli studi completati per individuare effetti dei sottogruppi, eterogeneità del trattamento e pattern di risposta o non risposta
- Applicare l’NLP alle narrazioni degli eventi avversi, alle note cliniche e ai commenti degli sperimentatori per individuare potenziali segnali di sicurezza
- Ricostruire le storie longitudinali dei pazienti per studiare la progressione della malattia, la cinetica della risposta al trattamento e gli endpoint tempo all’evento
- Progettare flussi di lavoro di metanalisi tra studi e integrazione dei dati che comprendano studi clinici completati
- Utilizzare grandi coorti di biobanche, tra cui UK Biobank e All of Us, per la validazione esterna e l’arricchimento dei dati
- Implementare operazioni di ricerca riproducibili con controllo delle versioni dei dati, calcolo containerizzato e registri delle analisi pronti per l’audit
- Condurre la ricerca in conformità con HIPAA, GDPR e gli standard applicabili dei comitati etici e di revisione istituzionale
Requisiti
- Laurea magistrale in informatica biomedica, biologia computazionale, bioinformatica, genetica statistica, epidemiologia, informatica o disciplina quantitativa affine, oppure laurea in medicina e dottorato con profondità equivalente nella scienza dei dati traslazionale, oltre ad almeno sei anni di esperienza di ricerca con dataset di studi clinici (SDTM/ADaM), dati di biobanche o grandi dataset di salute della popolazione
- Dottorato in informatica biomedica, biologia computazionale, bioinformatica, genetica statistica, epidemiologia, informatica o disciplina quantitativa affine, oppure laurea in medicina e dottorato con profondità equivalente nella scienza dei dati traslazionale, oltre ad almeno tre anni di esperienza di ricerca con dataset di studi clinici (SDTM/ADaM), dati di biobanche o grandi dataset di salute della popolazione
- Esperienza comprovata nella distribuzione in produzione di strumenti di IA per l’analisi di dati clinici
- Competenze avanzate in Python e/o R per l’apprendimento automatico e la modellazione statistica
- Solida padronanza di SQL
- Esperienza nell’uso di piattaforme cloud per il calcolo di ricerca, preferibilmente DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure o cluster di calcolo ad alte prestazioni
- Conoscenza operativa di tecniche avanzate di IA generativa, inclusi il fine-tuning degli LLM e l’addestramento di modelli fondazionali da zero
- Esperienza di lavoro in ambienti di calcolo ad alte prestazioni
- Conoscenza completa degli standard CDISC, inclusi SDTM e ADaM
- Applicazione dimostrata di analisi di sopravvivenza, inferenza causale, NLP e deep learning alla ricerca clinica o genomica
- Solida conoscenza di OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics e delle principali ontologie biomediche
- Esperienza pratica di ricerca con importanti biobanche pubbliche e ad accesso limitato, tra cui UK Biobank e All of Us
- Esperienza nell’applicazione di apprendimento federato, privacy differenziale o metodi di calcolo sicuro alla ricerca biomedica multisito
- Pubblicazioni sottoposte a peer review in IA clinica, informatica traslazionale, genomica o disciplina affine
- Familiarità con il framework del trial target e il suo utilizzo con dati di biobanche
- Conoscenza della farmacogenomica, della modellazione della risposta ai farmaci o dell’analisi PK/PD degli studi clinici
- Esperienza nella creazione di knowledge graph biomedici, nell’applicazione del machine learning ai grafi o nell’uso del ragionamento basato su ontologie
- Esperienza pratica nell’analisi di dataset multiomici
- Capacità di rispettare i requisiti di HIPAA, GDPR e dei comitati etici e di revisione istituzionale applicabili
Benefit
- Idoneità a un bonus aziendale influenzato in parte dai risultati organizzativi e individuali
- Piano 401(k) sponsorizzato dal datore di lavoro
- Piano pensionistico
- Ferie
- Copertura medica
- Copertura dentistica
- Copertura oculistica
- Copertura dei farmaci prescritti
- Opzioni di conto spese flessibili per assistenza sanitaria e/o persone a carico
- Assicurazione sulla vita e prestazioni in caso di decesso
- Programmi di permessi e congedi
- Supporto al benessere, come programma di assistenza ai dipendenti, iniziative per la forma fisica e club e attività per i dipendenti
- Gruppi di risorse per i dipendenti