LogoFresh Jobs Ahead
Xenon Seven
Xenon Seven
11 – 50 Medewerkers
AdviesGezondheidszorgMaakindustrie
Xenon Seven biedt advies op het gebied van AI en data aan organisaties in de gezondheidszorg, financiële dienstverlening, detailhandel, technologie, automobielindustrie, energie en maakindustrie. Het werk omvat generatieve AI, voorspellende analyses, computervisie, robotica en beslissingsondersteuning. Het bedrijf helpt teams kansen te beoordelen, AI-capaciteiten op te bouwen en op te schalen, en de onderliggende infrastructuur te verbeteren. Daarbij maakt het gebruik van een netwerk van AI-specialisten uit meer dan 20 instellingen en legt het de nadruk op een veilige implementatie en betrouwbare overgang naar AI-ondersteunde bedrijfsvoering.
LinkedIn
Vacatures bij het bedrijf

Clinical data scientist voor digitale tweelingen en klinische onderzoeken

Ontwikkelt digitale tweelingen en simulaties ter ondersteuning van het ontwerp van klinische onderzoeken. Combineert klinische gegevens met AI en machine learning voor onderbouwde beslissingen over geneesmiddelenontwikkeling.

USVerenigde StatenILIllinoisOHOhioHybrideVoltijdMediorSeniorVereiste Taal: EngelsDatawetenschapper
CloudPython

Beschrijving

  • Leidt de ontwikkeling en evaluatie van digitale tweelingen van patiënten, ziekten, behandelresponsen en klinische onderzoeken met behulp van gegevens uit klinische onderzoeken en relevante externe gegevens.
  • Past mechanistische, statistische en causale methoden en machine learning toe om digitale tweelingen te maken voor alternatieve populaties, interventies, doseerstrategieën, eindpunten en onderzoeksopzetten.
  • Bepaalt toepassingsgebieden en stelt samen met klinische en kwantitatieve experts vast hoe digitale tweelingen worden ingezet.
  • Evalueert modelkalibratie, validatie, robuustheid, overdraagbaarheid, onzekerheid en praktische relevantie aan de hand van interne en externe strategieën.
  • Ontwikkelt reproduceerbare werkprocessen en herbruikbare componenten voor digitale tweelingen voor verschillende programma’s en therapeutische gebieden.
  • Werkt samen met onderzoeksteams om doelpopulaties, inclusiecriteria, verrijkingsstrategieën, vergelijkingsbehandelingen, eindpunten, bezoekschema’s, doseerstrategieën en operationele afwegingen te beoordelen.
  • Gebruikt digitale tweelingen en simulaties om scenario’s te vergelijken, onzekerheid te kwantificeren en modelgebaseerde beslissingen te onderbouwen.
  • Stemt analyses met statistici en farmacometristen af op klinische en regelgevende doelstellingen.
  • Licht aannames, beperkingen en bevindingen die relevant zijn voor besluitvorming toe aan technische en niet-technische belanghebbenden.
  • Analyseert en integreert gegevens uit klinische onderzoeken, biomarkers, beeldvorming, digitale gezondheid, omics, door patiënten gerapporteerde uitkomsten en gegevens uit de dagelijkse praktijk.
  • Werkt samen met teams voor data-engineering en platforms om analyseklare datasets voor te bereiden en controles op gegevenskwaliteit, herkomstregistratie en reproduceerbare datapijplijnen op te zetten.
  • Bereidt wetenschappelijke documentatie, presentaties en publicaties voor en ondersteunt het verantwoord toepassen van methoden met digitale tweelingen.
  • Bepaalt vóór de ontwikkeling van modellen het beoogde gebruik, de besluitvormingscontext, succescriteria en beperkingen.
  • Zorgt ervoor dat modellen interpreteerbaar, controleerbaar en reproduceerbaar zijn en door bewijs worden ondersteund.
  • Volgt de vereisten voor governance, privacy, beveiliging en wetenschappelijke beoordeling van klinische gegevens en analytische resultaten.
  • Houdt verkennende analyses gescheiden van gevalideerd bewijs voor besluitondersteuning en geeft de mogelijkheden van modellen nauwkeurig weer.

Vereisten

  • PhD in data science, statistiek, biostatistiek, farmacometrie, informatica, biomedische informatica, engineering, wiskunde, operations research of een verwante kwantitatieve discipline.
  • Aantoonbare ervaring met het bouwen van digitale tweelingen, virtuele patiënten, modellen voor ziekteprogressie, simulaties van klinische onderzoeken, synthetische controlegroepen of vergelijkbare rekenmodellen.
  • Sterke achtergrond in het toepassen van machine learning, statistische modellering, causale inferentie of simulatie op biomedische, zorg-, farmaceutische of andere complexe wetenschappelijke gegevens.
  • Sterke programmeervaardigheden in Python, R of een vergelijkbare analysetaal en ervaring met versiebeheer en reproduceerbare werkprocessen.
  • Voldoende kennis van klinische ontwikkeling om relevante vragen te formuleren en effectief samen te werken met klinische en kwantitatieve experts op het gebied van onderzoeken.
  • Vermogen en belangstelling om kennis van het ontwerp van klinische onderzoeken verder uit te breiden in samenwerking met klinisch wetenschappers, biostatistici en farmacometristen.
  • Sterke mondelinge en schriftelijke communicatievaardigheden en een bewezen staat van dienst in effectieve wetenschappelijke samenwerking tussen verschillende vakgebieden.
  • Pré: ervaring met ondersteuning bij onderzoeksopzet, protocolontwikkeling, strategie voor klinische ontwikkeling, modelgeïnformeerde geneesmiddelenontwikkeling of kwantitatief bewijs voor regelgevende instanties.
  • Bekendheid met onderwerpen rond onderzoeksopzet, zoals eindpuntstrategie, aannames over steekproefomvang of statistische power, patiëntselectie of verrijking, longitudinale uitkomsten, ontbrekende gegevens, adaptieve onderzoeksopzetten of besliscriteria.
  • Kennis van architectuur en validatie van digitale tweelingen, causale inferentie, Bayesiaanse modellering, overlevingsanalyse, longitudinale modellering, simulatie van klinische onderzoeken of synthetische controlegroepen.
  • Ervaring met standaarden voor klinische gegevens en gangbare gegevensbronnen voor klinische ontwikkeling.
  • Ervaring met biomarker-, beeldvormings-, omics-, digitale gezondheids- of praktijkgegevens, inclusief integratie van meerdere gegevenstypen.
  • Ervaring met schaalbare analytische omgevingen in de cloud.
  • Een staat van dienst in het vertalen van analytisch werk naar beslissingen, herbruikbare mogelijkheden, publicaties, presentaties of andere meetbare wetenschappelijke resultaten.

Gerelateerde vacatures

Capital One

Manager Data Scientist – Strategie voor alternatieve data

Capital One
Sponsor voor H1B-visumBankwezenFinanciënFintech
USVerenigde StatenILIllinoisNYNew YorkVAVirginia
$ 179.400 – $ 245.600 / jaar
HybrideVoltijdMediorSeniorVereiste Taal: EngelsDatawetenschapper
AWSCloudOpen sourcePythonSpark

Leid bij Capital One data science-werk om alternatieve data te beoordelen voor kredietbeslissingen voor Amerikaanse creditcards. Ontwikkel machinelearningmodellen, datakenmerken en schaalbare monitoringsystemen.

Openen
Grubhub

Senior Staff Data Scientist, Marktplaats

Grubhub
1.001 – 5.000 Medewerkers
Sponsor voor H1B-visumLogistiekMarktplaatsVoedingsmiddelen en dranken
USVerenigde StatenILIllinoisNYNew York
$ 216.000 – $ 249.500 / jaar
HybrideVoltijdSeniorVereiste Taal: EngelsDatawetenschapper
PythonSQL

Bepaal de koers voor data science en machine learning op Wonders marktplaats en geef vorm aan causale inferentie, experimenten en productiesystemen. Stuur technisch werk tussen teams aan en help Data Scientists zich verder te ontwikkelen.

Openen