연구 데이터 기반 디렉터
존슨앤드존슨 혁신 의약품 연구개발 부문의 FAIR 데이터 플랫폼과 거버넌스를 이끕니다. 연구 데이터를 신뢰하고 재사용할 수 있도록 하여 발견, 분석, AI, 과학적 의사결정을 지원합니다.
설명
- 연구 조직 전반에서 연구 데이터를 신뢰하고 관리하며 재사용할 수 있도록 기술 역량을 이끕니다.
- 분산된 시스템, 기기, 실험실, 과학 워크플로의 데이터를 FAIR 환경으로 전환합니다.
- 연구 부문, 실험실 정보학 팀, 데이터 제품 책임자, 과학자, 데이터 과학 및 모델링 팀, 거버넌스 책임자, 아키텍트, 사이버 보안 전문가, 기술 플랫폼 팀과 협력합니다.
- 연구 전략, FAIR 원칙, 과학 데이터 요구사항, AI 준비 요건을 확장 가능한 플랫폼, 메타데이터 관행, 데이터 서비스, 표준, 스코어카드, 운영 체계로 구체화합니다.
- 온보딩, 메타데이터 보강, 파이프라인 엔지니어링, 오케스트레이션, 모니터링, 문제 해결을 포함하는 확장 가능한 데이터 수집 및 큐레이션 플랫폼을 이끕니다.
- 일관된 명명, 식별자, 출처, 데이터 계보, 온톨로지, 어휘, 품질 기준, 데이터 관리, 공유 및 규정을 준수하는 과학 데이터 재사용을 지원합니다.
- 통합과 데이터 가상화를 통해 분산된 연구개발 데이터에 대한 거버넌스 기반의 고성능 액세스를 제공합니다.
- 연구 데이터 품질 및 FAIR 프레임워크, 표준, 기준, 경영진 보고 체계를 정의하고 운영합니다.
- 품질 규칙, 책임 소재, 메타데이터 기대사항, FAIR 수용 기준, 자동화된 거버넌스 모니터링을 설정합니다.
- 품질 및 FAIR 인사이트를 활용해 개선 우선순위를 정하고 측정 가능한 개선 로드맵을 수립합니다.
- 연구 데이터 카탈로그, 메타데이터, 온톨로지, 데이터 계보, 마스터 및 참조 데이터 역량을 이끕니다.
- 연구 플랫폼과 워크플로 전반에 표준 연구 엔터티, 식별자, 통제 어휘, 시맨틱 표준, 메타데이터, 데이터 계보, 출처를 확립합니다.
- 화합물, 표적, 분석 시험, 샘플, 연구, 실험, 기기 및 기타 과학 분야에서 일관된 데이터 의미 체계를 지원합니다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학 또는 생명과학 석사 학위 또는 이에 준하는 경력.
- 관련 분야에서 점진적으로 책임을 확대하며 쌓은 기술 리더십 경력 10년 이상.
- 연구 데이터 플랫폼 엔지니어링, 과학 데이터 아키텍처, 실험실 정보학 또는 전사적 연구 데이터 관리 경험.
- 클라우드 기반 FAIR 데이터 환경, 시맨틱 및 메타데이터 역량, 전사 마스터 및 참조 데이터 솔루션의 설계와 구현 경험.
- FAIR 데이터 원칙, 데이터 제품 관리, 데이터 계약, 연구 거버넌스 워크플로, 개인정보 보호, 보안, 규정 준수, AI 준비 데이터, 플랫폼 운영 모델에 대한 이해.
- 다기능 팀을 이끌고 연구 리더와 과학자에게 영향력을 발휘해 성공을 거둔 실적.
- 복잡한 데이터 플랫폼 및 거버넌스 주제를 명확한 비즈니스 의사결정과 성과로 전환하는 뛰어난 커뮤니케이션 능력.
- 엔터프라이즈급 데이터 솔루션을 구축하고 운영한 실적.
- 거버넌스가 적용된 재사용 가능한 데이터 자산의 운영 모델을 수립한 경험.
- 과학자, 데이터 과학, 분석, 비즈니스 및 기술 조직과 협업할 수 있는 역량.
- 신뢰성 목표, 운영 지표, 문제 개선, 비용 최적화, 서비스 개선 체계를 포함한 핵심 데이터 서비스 관리 경험.
- 공유 플랫폼, 공통 표준, 셀프 서비스 패턴, 메타데이터 관행, 거버넌스 워크플로, 데이터 제품 수명주기 관리의 도입을 추진한 실적.
- 경영진에게 영향력을 발휘하는 뛰어난 역량.
복리후생
- 포용적인 근무 환경.
- 기회 균등 고용.
- 포용적인 면접 절차.
- 면접 과정에서 장애가 있는 지원자를 위한 편의 제공.
