
Eli Lilly and Company เป็นบริษัทเภสัชกรรมและการดูแลสุขภาพข้ามชาติที่มุ่งเน้นการค้นคว้า พัฒนา ผลิต และทำการตลาดยาที่ต้องใช้ใบสั่งแพทย์ การดำเนินงานของบริษัทครอบคลุมสาขาการรักษาหลากหลายด้าน ได้แก่ โรคเบาหวาน มะเร็งวิทยา ภูมิคุ้มกันวิทยา ประสาทวิทยา และการบรรเทาอาการปวด โดยผสานงานวิจัยและพัฒนาเข้ากับการทดลองทางคลินิก กระบวนการกำกับดูแล การผลิตยาชีววัตถุและยาที่มีโมเลกุลขนาดเล็ก ตลอดจนการจัดจำหน่ายทั่วโลก
วิศวกร AI ประยุกต์ ด้านสารสนเทศชีวการแพทย์คลินิก — Eli Lilly ทำงานที่สำนักงานในบอสตัน
พัฒนาขีดความสามารถด้าน AI ประยุกต์และแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการทดลองทางคลินิก ธนาคารชีวภาพ และโครงการเวชศาสตร์แปลผลของ Eli Lilly ใช้ข้อมูลทางคลินิก ระดับโมเลกุล และประชากรเพื่อจำแนกลักษณะฟีโนไทป์ของผู้ป่วยและสร้างหลักฐานสำหรับการรักษาในอนาคต
รายละเอียด
- สร้างและนำเครื่องมือ AI แบบเอเจนต์ไปใช้งานจริง เพื่อให้นักวิจัยสอบถามข้อมูลทางคลินิกด้วยภาษาธรรมชาติ
- ใช้ชีวสารสนเทศเชิงออนโทโลยี ทะเบียนการทดลอง และแหล่งข้อมูลเส้นทางชีวภาพที่ผ่านการคัดสรร เพื่อให้ผลลัพธ์จากการสร้างเนื้อหาแบบเสริมด้วยการดึงข้อมูลอ้างอิงอยู่บนพื้นฐานความรู้ชีววิทยาที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว
- ใช้วิธีการแบบไม่กำกับดูแลและกำกับดูแลตนเองเพื่อระบุกลุ่มผู้ป่วยต้นแบบและชนิดย่อยของโรคระดับโมเลกุลจากชุดข้อมูลการทดลองและธนาคารชีวภาพ
- สร้างการวิเคราะห์การอยู่รอดและตัวประมาณระบอบการรักษาแบบพลวัตจากตัวแปรทางคลินิกและออมิกส์ที่บูรณาการแล้ว
- ทำให้แหล่งข้อมูลการทดลองทางคลินิกและธนาคารชีวภาพที่หลากหลายเป็นมาตรฐานเดียวกันในรูปแบบข้อมูลร่วม
- ประเมินและติดตามคุณภาพ ความปลอดภัย และความน่าเชื่อถือด้านปฏิบัติการของโมเดลอย่างต่อเนื่องหลังการนำไปใช้งาน
- ประสานงานผู้ให้บริการ ผู้รับเหมา และพันธมิตรภายนอกที่สนับสนุนโครงการวิจัยของ Lilly
- พัฒนากระบวนการที่อิงตาม SDTM และ ADaM สำหรับฐานข้อมูลการทดลองที่ล็อกแล้ว ซึ่งใช้ในการวิเคราะห์ทุติยภูมิและการวิเคราะห์เชิงสำรวจ
- วิเคราะห์การทดลองที่เสร็จสิ้นแล้วเพื่อศึกษาผลในกลุ่มย่อย ความแตกต่างของผลการรักษา และรูปแบบของผู้ตอบสนองหรือผู้ไม่ตอบสนอง
- ใช้ NLP กับเรื่องเล่าเกี่ยวกับเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ บันทึกทางคลินิก และความเห็นของผู้วิจัย เพื่อค้นหาสัญญาณความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น
- สร้างประวัติผู้ป่วยตามช่วงเวลาขึ้นใหม่เพื่อศึกษาการดำเนินของโรค พลวัตการตอบสนองต่อการรักษา และจุดสิ้นสุดแบบเวลาจนถึงเหตุการณ์
- ออกแบบกระบวนการเมตาอะนาลิซิสข้ามการศึกษาและกระบวนการบูรณาการข้อมูลจากการทดลองทางคลินิกที่เสร็จสิ้นแล้วหลายรายการ
- ใช้กลุ่มตัวอย่างจากธนาคารชีวภาพขนาดใหญ่ รวมถึง UK Biobank และ All of Us เพื่อการตรวจสอบภายนอกและการเพิ่มพูนข้อมูล
- ดำเนินการวิจัยที่ทำซ้ำได้ด้วยการควบคุมเวอร์ชันข้อมูล การประมวลผลแบบคอนเทนเนอร์ และบันทึกการวิเคราะห์ที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบ
- ดำเนินการวิจัยตาม HIPAA, GDPR และมาตรฐานที่เกี่ยวข้องของคณะกรรมการพิจารณาจริยธรรมการวิจัยและคณะกรรมการจริยธรรม
คุณสมบัติ
- วุฒิปริญญาโทด้านสารสนเทศชีวการแพทย์ ชีววิทยาเชิงคำนวณ ชีวสารสนเทศ พันธุศาสตร์สถิติ ระบาดวิทยา วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือสาขาเชิงปริมาณที่เกี่ยวข้อง หรือวุฒิ MD/PhD ที่มีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงแปลผลเทียบเท่า พร้อมประสบการณ์วิจัยอย่างน้อยหกปีในการใช้ชุดข้อมูลการทดลองทางคลินิก (SDTM/ADaM) ข้อมูลธนาคารชีวภาพ หรือชุดข้อมูลสุขภาพประชากรขนาดใหญ่
- วุฒิปริญญาเอกด้านสารสนเทศชีวการแพทย์ ชีววิทยาเชิงคำนวณ ชีวสารสนเทศ พันธุศาสตร์สถิติ ระบาดวิทยา วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือสาขาเชิงปริมาณที่เกี่ยวข้อง หรือวุฒิ MD/PhD ที่มีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงแปลผลเทียบเท่า พร้อมประสบการณ์วิจัยอย่างน้อยสามปีในการใช้ชุดข้อมูลการทดลองทางคลินิก (SDTM/ADaM) ข้อมูลธนาคารชีวภาพ หรือชุดข้อมูลสุขภาพประชากรขนาดใหญ่
- มีประสบการณ์ที่พิสูจน์ได้ในการนำเครื่องมือ AI ไปใช้งานจริงเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิก
- มีทักษะขั้นสูงด้าน Python และ/หรือ R สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ
- มีความเชี่ยวชาญด้าน SQL ในระดับสูง
- มีประสบการณ์ใช้แพลตฟอร์มการประมวลผลเพื่อการวิจัยบนคลาวด์ โดยควรมีประสบการณ์กับ DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure หรือคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง
- มีความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับเทคนิค AI เชิงกำเนิดขั้นสูง รวมถึงการปรับจูน LLM และการฝึกโมเดลพื้นฐานตั้งแต่เริ่มต้น
- มีประสบการณ์ทำงานในสภาพแวดล้อมการประมวลผลสมรรถนะสูง
- มีความรู้ครอบคลุมเกี่ยวกับมาตรฐาน CDISC รวมถึง SDTM และ ADaM
- แสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์การอยู่รอด การอนุมานเชิงสาเหตุ NLP และการเรียนรู้เชิงลึกกับงานวิจัยทางคลินิกหรือจีโนมิกส์
- มีความเข้าใจอย่างดีเกี่ยวกับ OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics และออนโทโลยีชีวการแพทย์ชั้นนำ
- มีประสบการณ์วิจัยโดยตรงกับธนาคารชีวภาพสาธารณะและธนาคารชีวภาพที่จำกัดการเข้าถึงขนาดใหญ่ รวมถึง UK Biobank และ All of Us
- มีประสบการณ์ประยุกต์ใช้เฟเดอเรเต็ดเลิร์นนิง ความเป็นส่วนตัวแบบดิฟเฟอเรนเชียล หรือวิธีการประมวลผลแบบปลอดภัยกับงานวิจัยชีวการแพทย์หลายศูนย์
- มีผลงานตีพิมพ์ผ่านการประเมินโดยผู้ทรงคุณวุฒิในด้าน AI ทางคลินิก สารสนเทศเชิงแปลผล จีโนมิกส์ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
- คุ้นเคยกับกรอบการทดลองแบบมีเป้าหมายและการใช้กรอบดังกล่าวกับข้อมูลธนาคารชีวภาพ
- มีความรู้ด้านเภสัชพันธุศาสตร์ การสร้างแบบจำลองการตอบสนองต่อยา หรือการวิเคราะห์ PK/PD ในการทดลองทางคลินิก
- มีประสบการณ์สร้างกราฟความรู้ชีวการแพทย์ ประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงบนกราฟ หรือใช้การให้เหตุผลบนพื้นฐานออนโทโลยี
- มีประสบการณ์เชิงปฏิบัติในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลมัลติโอมิกส์
- สามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดของ HIPAA, GDPR และคณะกรรมการพิจารณาจริยธรรมการวิจัยและคณะกรรมการจริยธรรมที่เกี่ยวข้อง
สวัสดิการ
- มีสิทธิ์ได้รับโบนัสของบริษัท ซึ่งส่วนหนึ่งพิจารณาจากผลลัพธ์ขององค์กรและผลการปฏิบัติงานส่วนบุคคล
- แผน 401(k) ที่นายจ้างสนับสนุน
- แผนบำนาญ
- วันหยุดพักร้อน
- ความคุ้มครองด้านการแพทย์
- ความคุ้มครองด้านทันตกรรม
- ความคุ้มครองด้านสายตา
- ความคุ้มครองค่ายาตามใบสั่งแพทย์
- ทางเลือกบัญชีค่าใช้จ่ายแบบยืดหยุ่นสำหรับการดูแลสุขภาพและ/หรือผู้ดูแล
- ประกันชีวิตและผลประโยชน์กรณีเสียชีวิต
- โครงการวันหยุดและการลา
- การสนับสนุนความเป็นอยู่ที่ดี เช่น โครงการช่วยเหลือพนักงาน กิจกรรมส่งเสริมสมรรถภาพ และชมรมกับกิจกรรมสำหรับพนักงาน
- กลุ่มทรัพยากรพนักงาน