IQVIA
IQVIA
IQVIA združuje analitiko zdravstvenih podatkov, napredno tehnologijo in svetovanje, da bi organizacijam pomagala pri reševanju zapletenih izzivov na področju znanosti o življenju in zdravstva. Njena platforma Connected Intelligence povezuje podatke in umetno inteligenco za podporo kliničnim raziskavam, razvoju tehnologij in napredku novih terapij. Ekipe podjetja delujejo na področju analitike, svetovanja in zdravstvenih tehnologij ter ponujajo priložnosti, povezane z raziskavami, digitalnimi inovacijami in prizadevanji za izboljšanje izidov zdravljenja pacientov.

Inženir podatkov, COA Accelerator — IQVIA Spain Remote

Ustvarjajte klinične podatke o izidih, pripravljene za umetno inteligenco, za IQVIA-ino dejavnost zdravstvene inteligence. Razvijajte podatkovne cevovode, sisteme za pridobivanje podatkov in upravljane vire znanja, ki podpirajo strategijo COA.

Opis

  • Ustvarjajte in vzdržujte podatkovno infrastrukturo za IQVIA-ino strategijo COA in COA Accelerator, podprto z umetno inteligenco.
  • Upravljajte vnos, pretvorbo, normalizacijo, obogatitev, indeksiranje, različice in upravljanje javnih, lastniških in naročniških podatkov.
  • Ustvarjajte cevovode za strukturirane in nestrukturirane vire, vključno z dokumenti, podatkovnimi zbirkami, API-ji, registri kliničnih preskušanj, regulativnimi gradivi, publikacijami in notranjimi repozitoriji.
  • Izvorno vsebino pretvarjajte v standardizirane, iskalne formate, pripravljene za umetno inteligenco, za pridobivanje dokazov, citiranje, priporočila in strokovni pregled.
  • Razvijajte delovne tokove za obdelavo dokumentov, ki vključujejo razčlenjevanje, OCR, pridobivanje besedila, obogatitev metapodatkov, razdeljevanje na dele, odstranjevanje podvojitev, različice, indeksiranje in zagotavljanje kakovosti.
  • Podpirajte plast znanja z metapodatki COA, psihometričnimi dokazi, preslikavami terapevtskih področij, uporabo končnih točk, regulativnimi precedensi in znanstvenimi dokazi.
  • Vključujte javne dokaze iz registrov preskušanj, oznak FDA, dokumentov EMA EPAR, zapisov HTA, znanstvene literature, smernic FDA in kvalifikacijskih dokumentov.
  • Vnašajte lastniško znanje, publikacije, vodilne strokovne vsebine in vsebine, ki so jih pripravili strokovnjaki.
  • Pripravljajte nabore podatkov za generiranje z obogatenim pridobivanjem prek razdeljevanja na dele, vektorskih predstavitev, indeksov, filtrov metapodatkov in struktur sklicev na vire.
  • Sodelujte z inženirji umetne inteligence pri izboljšanju natančnosti, priklica, ustreznosti in točnosti citiranja pri pridobivanju.
  • Izvajajte hibridno pridobivanje, ki združuje semantično iskanje in iskanje po ključnih besedah, strukturirane poizvedbe v podatkovnih zbirkah ter filtriranje metapodatkov.
  • Ohranjajte sledljivost med rezultati, ki jih ustvari umetna inteligenca, in njihovimi izvornimi dokumenti.
  • Vzpostavite nadzor kakovosti podatkov in revizijske sledi za vnos, pretvorbo, posodobitve, brisanje, dovoljenja in nadaljnjo uporabo.
  • Usklajujte se s pravnimi, varnostnimi, skladnostnimi, produktnimi in domenskimi deležniki glede licenciranja, zasebnosti, intelektualne lastnine, pogodbenih in upravljavskih vprašanj.
  • Medfunkcijsko sodelujte z ekipami AI Engineering, Product, COA Science in Software Engineering.

Zahteve

  • Diploma iz računalništva, podatkovnega inženirstva, podatkovne znanosti, informacijskih sistemov, bioinformatike, računalniške biologije, inženirstva ali sorodne tehnične discipline.
  • Izkušnje z načrtovanjem, razvojem in vzdrževanjem cevovodov za strukturirane in nestrukturirane podatke.
  • Odlično znanje Pythona in SQL-a.
  • Izkušnje z API-ji, relacijskimi podatkovnimi zbirkami, shrambami dokumentov, iskalnimi indeksi, oblačnimi podatkovnimi platformami ter delovnimi tokovi ETL ali ELT.
  • Izkušnje z velikimi količinami besedilno bogatih dokumentov.
  • Dobro poznavanje čiščenja podatkov, normalizacije, upravljanja metapodatkov, razčlenjevanja dokumentov, indeksiranja, podatkovnega izvora, nadzora različic in revizijske sledljivosti.
  • Poznavanje modeliranja podatkov za zapletene znanstvene, klinične, regulativne ali zdravstvene domene znanja.
  • Sposobnost pretvoriti potrebe domenskih strokovnjakov v praktične podatkovne strukture, modele metapodatkov, vsebino, pripravljeno za pridobivanje, in vzdržljive cevovode.
  • Izjemna pozornost do podrobnosti in metodičen pristop k prepoznavanju težav s kakovostjo podatkov.
  • Sposobnost sodelovanja z inženirji umetne inteligence, produktnimi vodji, znanstveniki COA, programskimi inženirji, varnostnimi deležniki, pravnimi ekipami in komercialnimi ekipami.
  • Odlične veščine tehničnega dokumentiranja.
  • Izkušnje z vedami o življenju, kliničnimi raziskavami, zdravstvom, regulativnimi podatki, znanstvenim založništvom, HEOR, ocenami kliničnih izidov, izidi, o katerih poročajo bolniki, ali upravljanjem medicinskih dokazov so zelo zaželene.
  • Izkušnje z registri kliničnih preskušanj, regulativnimi oznakami, poročili HTA, podatkovnimi zbirkami znanstvene literature, repozitoriji medicinskega znanja ali primerljivimi viri dokazov.
  • Izkušnje z vektorskimi podatkovnimi zbirkami, vektorskimi predstavitvami, semantičnim iskanjem, Elasticsearchom ali OpenSearchom, Azure AI Searchom, Pineconom, Weaviateom, Milvusom, Qdrantom ali podobnimi tehnologijami.
  • Izkušnje z oblačnimi podatkovnimi platformami, kot so Azure, AWS ali GCP.
  • Izkušnje z umetno inteligenco za dokumente, OCR-jem, razčlenjevanjem, ki upošteva postavitev, pridobivanjem tabel, obogatitvijo metapodatkov, oblikovanjem taksonomij ali nadzorovanimi slovarji so zaželene.
  • Poznavanje razvoja ontologij, biomedicinskih terminologij, nadzorovanih slovarjev, klasifikacije dokazov in strukturiranega predstavljanja znanja.
  • Razumevanje GDPR, zasebnosti podatkov, omejitev intelektualne lastnine, licencirane vsebine, zaupnih naročniških podatkov, nadzora dostopa in varnega ravnanja s podatki.
  • Sposobnost samostojnega dela na daljavo ali v hibridnem okolju ob sodelovanju z globalnimi ekipami.
  • Obsežne izkušnje z uporabo orodij umetne inteligence pri strokovnem delu in tekoče znanje angleščine.
  • benefits_tmp

Ugodnosti

  • Nagrajujoča in perspektivna karierna pot.
  • Usposabljanje in stalna podpora.
  • Priložnosti za strokovni razvoj in rast.
  • Pomemben vpliv na razvoj in zagotavljanje inovativnih rešitev.
  • Večkulturno, kolegialno in sodelovalno delovno okolje.

Sorodna delovna mesta