Verilyは、医療、臨床研究、人工知能の領域で事業を展開する、AIネイティブなプレシジョンヘルス企業です。同社のソフトウェアとモデルは、Verily Me、臨床ワークフロー、会員のエンゲージメントを高め健康目標の達成を支援するケアソリューションなどのツールを通じて、より予測性が高く、一人ひとりに合わせた医療を支えています。また、FHIRネイティブ形式で多様な臨床データやリアルワールドデータを整理・標準化する研究用製品を開発し、臨床試験の推進や知見の創出を支援しています。AIを活用したケアや研究のワークフローを含め、臨床面および規制面での安全性を重視して製品を開発しています。
シニア生物統計学者——臨床研究
VerilyのAI対応精密医療製品における統計的な研究デザインと解析を主導します。製品ライフサイクル全体を通じて、臨床エビデンスとリアルワールドエビデンスを創出します。
仕事内容
- 実現可能性評価と前臨床評価から臨床検証、販売後モニタリングまで、統計および研究デザインを主導する
- 製品ライフサイクルの各段階における統計計画と解析を指揮する
- 医療、製品、エンジニアリング、データサイエンス、規制、オペレーションの各チームと協働し、研究目的、推定対象、解析戦略、意思決定基準を設定する
- 臨床、実験、観察、リアルワールド、業務データを解析し、明確で解釈可能なエビデンスを創出する
- 研究結果に影響を与えるデータ品質、バイアス、欠測、一般化可能性、モデル性能などの要因を評価する
- 研究計画書、報告書、プレゼンテーション、ダッシュボード、部門横断の会議で、研究デザイン、前提、結果、限界、提案を説明する
- 科学的完全性、一般化可能性、規制上の解釈、製品判断に対する脅威を指摘し、厳密性、実現可能性、スケジュールのバランスを取る実践的な方法を提案する
応募要件
- 生物統計学、統計学、疫学、データサイエンス、バイオインフォマティクス、生物医学情報学、または関連する定量分野の修士号以上
- 臨床、生物医学、ヘルステクノロジー、医療機器、製薬、診断、またはライフサイエンス研究に統計手法を適用した5年以上の経験
- エビデンス創出または製品判断を目的として、観察研究、介入臨床研究、リアルワールドデータ研究を設計・解析した実績
- 複雑なライフサイエンス、生物医学、またはヘルスケアのデータセットを解析するためのRおよび／またはPythonのスキル
- 診断、医療機器、デジタルヘルス、またはAI／ML対応臨床製品のエビデンス創出経験
- FDAまたはその他の保健当局への申請を含む、規制対象のヘルスケア環境で製品に携わった経験
- EHR、保険請求、レジストリ、機器生成データ、センサー、画像、検査結果、患者報告アウトカムなど、多様なヘルスケアデータソースの使用経験
- デジタル製品データを主要なエビデンス源として実務で使用した経験。欠測、測定誤差、連続的なデジタル測定に適した手法への対応を含む
- 研究計画書、統計解析計画書、技術報告書、出版可能な解析結果を作成した経験
- ベイズ法、アダプティブ試験デザイン、または観察研究・リアルワールドデータ研究の因果推論に関する知識
- 再現可能な研究手法、Gitまたは同等のバージョン管理、最新のコーディングツールの経験。必要に応じてAI支援開発ツールを使用できること
- 現在または将来にわたり、雇用主による就労許可のスポンサーを必要とせず、米国で就労する資格を有していること
福利厚生
- ボーナスの機会
- 株式報酬
- 従業員向け福利厚生