LogoFresh Jobs Ahead
Xenon Seven
Xenon Seven
11 – 50 Pekerja
PembuatanPenjagaan kesihatanPerundingan
Xenon Seven menyediakan khidmat perundingan AI dan data kepada organisasi dalam bidang penjagaan kesihatan, perkhidmatan kewangan, peruncitan, teknologi, automotif, tenaga dan pembuatan. Skop kerjanya merangkumi AI generatif, analitik ramalan, penglihatan komputer, robotik dan sokongan keputusan, bagi membantu pasukan menilai peluang, membina dan mengembangkan keupayaan AI, serta menambah baik infrastruktur yang menyokongnya. Syarikat ini memanfaatkan rangkaian pakar AI daripada lebih 20 institusi dan menitikberatkan pelaksanaan yang selamat serta peralihan yang lancar kepada operasi berteraskan AI.
LinkedIn
Pekerjaan Syarikat

Saintis Data Klinikal, Kembar Digital dan Percubaan Klinikal

Membangunkan kembar digital dan simulasi untuk membantu mereka bentuk percubaan klinikal farmaseutikal. Menggabungkan data klinikal dengan AI dan pembelajaran mesin bagi menyokong keputusan pembangunan berasaskan bukti.

USAmerika SyarikatILIllinoisOHOhioHibridSepenuh masaPertengahanSeniorBahasa Diperlukan: InggerisSaintis data
AwanPython

Penerangan

  • Menerajui pembangunan dan penilaian kembar digital pesakit, penyakit, tindak balas rawatan dan percubaan klinikal dengan menggunakan data percubaan klinikal serta data luaran yang berkaitan.
  • Menggunakan kaedah mekanistik, statistik, kausal dan pembelajaran mesin untuk menghasilkan kembar digital bagi populasi, intervensi, strategi dos, titik akhir dan reka bentuk percubaan yang berbeza.
  • Menetapkan kes penggunaan dan menentukan cara kembar digital akan digunakan bersama pakar klinikal dan kuantitatif.
  • Menilai penentukuran, pengesahan, keteguhan, kebolehpindahan, ketidakpastian dan kerelevanan praktikal model melalui strategi dalaman dan luaran.
  • Membina aliran kerja yang boleh dihasilkan semula dan komponen kembar digital yang boleh digunakan semula merentas program serta bidang terapeutik.
  • Bekerjasama dengan pasukan percubaan untuk menilai populasi sasaran, kriteria kelayakan, strategi pengayaan, pembanding, titik akhir, jadual lawatan, strategi dos dan pertimbangan operasi.
  • Menggunakan kembar digital dan simulasi untuk membandingkan senario, mengukur ketidakpastian dan memaklumkan keputusan berasaskan model.
  • Menyelaras dengan ahli statistik dan ahli farmakometri supaya analisis selaras dengan matlamat klinikal dan kawal selia.
  • Menerangkan andaian, batasan dan dapatan yang berkaitan dengan keputusan kepada pihak berkepentingan teknikal dan bukan teknikal.
  • Menganalisis dan mengintegrasikan data percubaan klinikal, biomarker, pengimejan, data kesihatan digital, omik, hasil yang dilaporkan pesakit dan data dunia sebenar.
  • Bekerjasama dengan pasukan kejuruteraan data dan platform untuk menyediakan set data sedia analisis serta membentuk pemeriksaan kualiti data, jejak asal usul dan saluran paip yang boleh dihasilkan semula.
  • Menyediakan dokumentasi saintifik, pembentangan dan penerbitan, serta menyokong penggunaan kaedah kembar digital secara bertanggungjawab.
  • Menetapkan tujuan penggunaan, konteks keputusan, kriteria kejayaan dan batasan sebelum membangunkan model.
  • Memastikan model boleh ditafsirkan, diaudit dan dihasilkan semula, serta disokong oleh bukti.
  • Mematuhi keperluan tadbir urus, privasi, keselamatan dan semakan saintifik bagi data klinikal serta hasil analisis.
  • Mengasingkan analisis penerokaan daripada bukti sokongan keputusan yang telah disahkan dan menggambarkan keupayaan model dengan tepat.

Keperluan

  • PhD dalam sains data, statistik, biostatistik, farmakometri, sains komputer, informatika bioperubatan, kejuruteraan, matematik, penyelidikan operasi atau disiplin kuantitatif yang berkaitan.
  • Pengalaman terbukti membina kembar digital, pesakit maya, model perkembangan penyakit, simulasi percubaan klinikal, kawalan sintetik atau model pengiraan yang serupa.
  • Latar belakang kukuh dalam penggunaan pembelajaran mesin, pemodelan statistik, inferens kausal atau simulasi pada data bioperubatan, penjagaan kesihatan, farmaseutikal atau data saintifik kompleks yang lain.
  • Kemahiran pengaturcaraan yang kukuh dalam Python, R atau bahasa analisis setara, serta pengalaman menggunakan kawalan versi dan aliran kerja yang boleh dihasilkan semula.
  • Pengetahuan yang mencukupi tentang pembangunan klinikal untuk merangka soalan yang relevan dan bekerja dengan berkesan bersama pakar klinikal dan kuantitatif percubaan.
  • Keupayaan dan minat untuk memperluas pengetahuan tentang reka bentuk percubaan klinikal bersama saintis klinikal, ahli biostatistik dan ahli farmakometri.
  • Kemahiran komunikasi lisan dan bertulis yang kukuh, serta rekod kerjasama saintifik rentas fungsi yang berkesan.
  • Diutamakan: pengalaman menyokong reka bentuk percubaan klinikal, pembangunan protokol, strategi pembangunan klinikal, pembangunan ubat bermaklumat model atau bukti kuantitatif untuk tujuan kawal selia.
  • Kefahaman tentang topik reka bentuk percubaan seperti strategi titik akhir, andaian saiz sampel atau kuasa statistik, pemilihan atau pengayaan pesakit, hasil membujur, data hilang, reka bentuk adaptif atau kriteria keputusan.
  • Pengetahuan tentang seni bina dan pengesahan kembar digital, inferens kausal, pemodelan Bayesian, analisis kelangsungan hidup, pemodelan membujur, simulasi percubaan klinikal atau kawalan sintetik.
  • Pengalaman dengan piawaian data klinikal dan sumber data lazim dalam pembangunan klinikal.
  • Pengalaman menggunakan biomarker, pengimejan, omik, kesihatan digital atau data dunia sebenar, termasuk integrasi berbilang jenis data.
  • Pengalaman menggunakan persekitaran analisis berasaskan awan yang boleh diskalakan.
  • Rekod kejayaan menterjemahkan kerja analisis kepada keputusan, keupayaan yang boleh digunakan semula, penerbitan, pembentangan atau hasil saintifik lain yang boleh diukur.

Pekerjaan Berkaitan