Johnson & Johnson je globalno zdravstveno podjetje, ki deluje na področju farmacevtskih izdelkov, medicinskih pripomočkov in potrošniškega zdravja. Njegove raziskovalne in razvojne dejavnosti vključujejo zdravila in terapije za onkologijo, imunologijo, nevroznanost in kardiopulmonalne bolezni ter rešitve MedTech za kardiovaskularno oskrbo, ortopedijo, kirurgijo in oftalmologijo. Širše delo podjetja vključuje tudi izobraževanje o zdravju in dobrem počutju, obsežno proizvodnjo, dejavnosti za vlagatelje ter globalne pobude z družbenim učinkom, kar ustvarja priložnosti na znanstvenih, kliničnih, inženirskih, proizvodnih, komercialnih in korporativnih področjih.
Višji vodja preoblikovanja nevroznanstvenih podatkov (delo na lokaciji)
Vodi preoblikovanje kliničnih in omičnih podatkov družbe Johnson & Johnson Innovative Medicine v izdelke, pripravljene za umetno inteligenco. Odgovarja za upravljane podatkovne cevovode, podatkovne izdelke in multiomske delovne tokove v raziskovalnih študijah.
Opis
- Razvijati in uvajati razširljive, upravljane klinične in omične podatkovne izdelke
- Upravljati celoten življenjski cikel podatkovnega izdelka, od zahtev in modeliranja do obdelave, nadzora kakovosti, metapodatkov, sledljivosti, različic, dostopa in nenehnega izboljševanja
- Ustvarjati razširljive podatkovne modele za klinične podatke iz nevroznanosti, pridobljene z umetno inteligenco iz različnih virov in formatov
- Graditi in optimizirati cevovode Nextflow in Tower z uporabo AWS S3, Snowflake in TileDB za obsežno multiomsko obdelavo
- Razvijati ponovno uporabne module, ki rezultate analiz pretvarjajo v harmonizirane formate za podatkovno znanost in primere uporabe umetne inteligence
- Sodelovati z ekipami Solution Architecture, Vector Data Engineering in Governance pri uporabi načel FAIR za podatke in zahtev glede skladnosti
- Voditi optimizacijo cevovodov, preglede kode in dobre prakse razvoja programske opreme
- Sodelovati z ekipama AI/ML Core in podatkovne znanosti pri pripravi visokokakovostnih podatkovnih zbirk, združljivih z umetno inteligenco
- Mentorirati mlajše inženirje ter izboljševati standardizacijo in optimizacijo delovnih tokov med študijami
- Krepiti interoperabilnost med plastmi odkrivalskih, translacijskih in kliničnih podatkov
Zahteve
- Magisterij ali doktorat iz bioinformatike, podatkovnega inženirstva, računalništva ali sorodnega področja
- Najmanj pet let izkušenj z razvojem podatkovnih cevovodov v vedah o življenju, raziskavah odkrivanja zdravil ali analitičnih okoljih
- Praktične izkušnje s kliničnimi podatkovnimi standardi in modeli, kot so CDISC SDTM/ADaM, FHIR ali OMOP
- Praktične izkušnje z razvojem multiomskih delovnih tokov, ki vključujejo proteomiko, RNA-seq, metabolomiko ali enocelične podatke
- Praktične izkušnje z uporabo metod vdelav ali vektorskih predstavitev za povezovanje znanstvenih podatkov
- Znanje Nextflowa, AWS in skriptiranja v Pythonu ali Bashu
- Delovno poznavanje Snowflakea, TileDB in znanstvenih podatkovnih formatov
- Obvezno poznavanje podatkov kliničnih preskušanj in znanstvene literature
- Izkušnje v industriji ali nevroznanosti so zaželene
- Zaželene so izkušnje, osredotočene na nevroznanost, vključno z nevrodegeneracijo, nevropsihiatrijo ali oftalmologijo
- Izjemna pozornost do podrobnosti in dokazana zavezanost kakovosti ter ponovljivosti podatkov
Ugodnosti
- Letni bonus za uspešnost
- Zdravstveno zavarovanje
- Zobozdravstveno zavarovanje
- Zavarovanje vida
- Življenjsko zavarovanje
- Zavarovanje za kratkoročno in dolgoročno invalidnost
- Zavarovanje za poslovne nezgode
- Skupinsko pravno zavarovanje
- Pokojninski načrt, ki ga financira podjetje
- Varčevalni načrt 401(k)
- Do 120 ur dopusta na koledarsko leto
- Do 40 ur bolniškega dopusta na koledarsko leto
- Plačani prazniki, vključno z do 13 premičnimi prazniki na koledarsko leto
- Do 40 ur delovnega, osebnega in družinskega časa na koledarsko leto