Eli Lilly and Company to międzynarodowa firma farmaceutyczna i medyczna zajmująca się odkrywaniem, opracowywaniem, produkcją i komercjalizacją leków na receptę. Jej działalność obejmuje takie obszary terapeutyczne jak diabetologia, onkologia, immunologia, neurologia i leczenie bólu, łącząc badania i rozwój z badaniami klinicznymi, procesami regulacyjnymi, produkcją leków biologicznych i małocząsteczkowych oraz globalną dystrybucją.
Inżynier ds. stosowanej sztucznej inteligencji, informatyka kliniczna — Eli Lilly, praca stacjonarna w Bostonie
Rozwijaj rozwiązania z zakresu stosowanej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla badań klinicznych, biobanków i programów medycyny translacyjnej Eli Lilly. Wykorzystuj dane kliniczne, molekularne i populacyjne do charakteryzowania fenotypów pacjentów oraz gromadzenia dowodów na potrzeby przyszłych terapii.
Opis
- Tworzyć i wdrażać produkcyjnie agentowe narzędzia AI umożliwiające badaczom wyszukiwanie danych klinicznych za pomocą języka naturalnego
- Wykorzystywać ontologie biomedyczne, rejestry badań i wyselekcjonowane zasoby szlaków biologicznych, aby opierać wyniki generowania wspomaganego wyszukiwaniem na zweryfikowanej wiedzy biologicznej
- Stosować metody uczenia nienadzorowanego i samonadzorowanego do identyfikowania archetypów pacjentów oraz molekularnych podtypów chorób w zbiorach danych z badań i biobanków
- Budować analizy przeżycia i estymatory dynamicznych schematów leczenia na podstawie zintegrowanych zmiennych klinicznych i omicznych
- Standaryzować różnorodne źródła danych z badań klinicznych i biobanków we wspólnych reprezentacjach danych
- Oceniać i stale monitorować jakość, bezpieczeństwo oraz niezawodność operacyjną modeli po wdrożeniu
- Koordynować dostawców, wykonawców i partnerów zewnętrznych wspierających programy badawcze Lilly
- Tworzyć potoki oparte na SDTM i ADaM dla zablokowanych baz danych badań wykorzystywanych w analizach wtórnych i eksploracyjnych
- Analizować zakończone badania pod kątem efektów w podgrupach, heterogeniczności leczenia oraz wzorców odpowiedzi i braku odpowiedzi
- Stosować NLP do opisów zdarzeń niepożądanych, notatek klinicznych i komentarzy badaczy w celu wykrywania potencjalnych sygnałów bezpieczeństwa
- Odtwarzać podłużne historie pacjentów w celu badania progresji choroby, kinetyki odpowiedzi na leczenie i punktów końcowych zależnych od czasu
- Projektować międzybadaniowe metaanalizy i zintegrowane przepływy pracy obejmujące zakończone badania kliniczne
- Wykorzystywać duże kohorty biobankowe, w tym UK Biobank i All of Us, do zewnętrznej walidacji i wzbogacania danych
- Wdrażać powtarzalne procesy badawcze z kontrolą wersji danych, obliczeniami kontenerowymi i gotowymi do audytu zapisami analiz
- Prowadzić badania zgodnie z HIPAA, GDPR oraz obowiązującymi standardami instytucjonalnych komisji rewizyjnych i komisji etycznych
Wymagania
- Tytuł magistra w dziedzinie informatyki biomedycznej, biologii obliczeniowej, bioinformatyki, genetyki statystycznej, epidemiologii, informatyki lub pokrewnej dyscyplinie ilościowej albo tytuł MD/PhD z równoważnym doświadczeniem w translacyjnej analizie danych oraz co najmniej sześć lat doświadczenia badawczego z wykorzystaniem zbiorów danych z badań klinicznych (SDTM/ADaM), danych biobankowych lub dużych zbiorów danych dotyczących zdrowia populacji
- Stopień doktora w dziedzinie informatyki biomedycznej, biologii obliczeniowej, bioinformatyki, genetyki statystycznej, epidemiologii, informatyki lub pokrewnej dyscyplinie ilościowej albo tytuł MD/PhD z równoważnym doświadczeniem w translacyjnej analizie danych oraz co najmniej trzy lata doświadczenia badawczego z wykorzystaniem zbiorów danych z badań klinicznych (SDTM/ADaM), danych biobankowych lub dużych zbiorów danych dotyczących zdrowia populacji
- Udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu produkcyjnych narzędzi AI do analizy danych klinicznych
- Zaawansowana znajomość języka Python i/lub R w zakresie uczenia maszynowego i modelowania statystycznego
- Bardzo dobra znajomość SQL
- Doświadczenie w korzystaniu z chmurowych platform obliczeniowych do badań, najlepiej DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure lub klastrów obliczeń wysokowydajnych
- Praktyczna znajomość zaawansowanych technik generatywnej AI, w tym dostrajania dużych modeli językowych i trenowania modeli bazowych od podstaw
- Doświadczenie w pracy w środowiskach obliczeń wysokowydajnych
- Kompleksowa znajomość standardów CDISC, w tym SDTM i ADaM
- Udokumentowane zastosowanie analizy przeżycia, wnioskowania przyczynowego, NLP i głębokiego uczenia w badaniach klinicznych lub genomowych
- Dobra znajomość OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics i wiodących ontologii biomedycznych
- Praktyczne doświadczenie badawcze z dużymi publicznymi biobankami i biobankami o ograniczonym dostępie, w tym UK Biobank i All of Us
- Doświadczenie w stosowaniu uczenia federacyjnego, prywatności różnicowej lub metod bezpiecznych obliczeń w wieloośrodkowych badaniach biomedycznych
- Dorobek publikacyjny w recenzowanych czasopismach z zakresu klinicznej AI, informatyki translacyjnej, genomiki lub pokrewnej dyscypliny
- Znajomość koncepcji badania docelowego i jej zastosowania do danych biobankowych
- Znajomość farmakogenomiki, modelowania odpowiedzi na lek lub analizy PK/PD w badaniach klinicznych
- Doświadczenie w budowaniu grafów wiedzy biomedycznej, stosowaniu grafowego uczenia maszynowego lub wnioskowania opartego na ontologiach
- Praktyczne doświadczenie w analizie zbiorów danych multiomicznych
- Zdolność do przestrzegania wymogów HIPAA, GDPR oraz obowiązujących wymagań instytucjonalnych komisji rewizyjnych i komisji etycznych
Benefity
- Możliwość udziału w firmowym programie premiowym, którego wysokość częściowo zależy od wyników organizacji i indywidualnych rezultatów
- Sponsorowany przez pracodawcę plan 401(k)
- Plan emerytalny
- Urlop
- Opieka medyczna
- Opieka stomatologiczna
- Opieka okulistyczna
- Pokrycie kosztów leków na receptę
- Elastyczne opcje wydatków na opiekę zdrowotną i/lub opiekę nad osobami zależnymi
- Ubezpieczenie na życie i świadczenia z tytułu śmierci
- Programy czasu wolnego i urlopów
- Wsparcie dobrostanu, takie jak program pomocy pracownikom, oferta fitness oraz kluby i aktywności pracownicze
- Grupy zasobów pracowniczych