Johnson & Johnson, yenilikçi ilaçlar ve tıbbi teknoloji alanlarında faaliyet gösteren küresel bir sağlık şirketidir. Ekipleri onkoloji, immünoloji, sinir bilimi, uzmanlık gerektiren oftalmoloji, girişimsel bakım ve ortopedi alanlarında çözümler geliştirerek karmaşık sağlık ihtiyaçlarını ele almak için bilimi ve teknolojiyi bir araya getirir. Şirket ayrıca dünya genelinde sağlık hizmeti sunucularına, hastalara ve topluluklara hizmet verirken sağlıkta eşitliğe, çevresel sürdürülebilirliğe, çeşitliliğe ve kapsayıcılığa önem verir.
Kıdemli Yönetici, Sinirbilim Verilerinin Dönüşümü — Johnson & Johnson Hibrit
Johnson & Johnson Innovative Medicine bünyesinde klinik ve çoklu omik sinirbilimi verilerinin yönetilen, yapay zekâya hazır ürünlere dönüştürülmesine liderlik edin. Bu kıdemli rol; veri bilimi ekipleri için veri hatlarını, birlikte çalışabilirliği, yönetişimi ve yetkinlik geliştirmeyi yönetir.
Açıklama
- Ölçeklenebilir ve yönetişimi sağlanmış klinik ve omik veri ürünleri geliştirin ve operasyonel hâle getirin.
- Gereksinimler ve modellemeden işleme, kalite kontrolleri, meta veriler, veri soyu, sürüm oluşturma, erişim ve sürekli geliştirmeye kadar veri ürünü yaşam döngüsünün tamamını yönetin.
- Bilimsel literatürden, metin ve görüntü kaynakları da dâhil olmak üzere, yapay zekâ tarafından çıkarılan sinirbilimi klinik verileri için ölçeklenebilir modeller oluşturun.
- AWS S3, Snowflake ve TileDB'yi entegre eden Nextflow ve Tower veri hatlarını geliştirin ve optimize edin.
- Sinirbilimi çalışmalarından elde edilen proteomik, transkriptomik, metabolomik ve uzamsal omik veri kümelerini işleyin.
- Veri bilimi ve yapay zekâ kullanım alanları için test çıktılarının uyumlaştırılmasını sağlayan yeniden kullanılabilir modüller oluşturun.
- FAIR ilkelerini ve uyumluluk standartlarını uygulamak için Çözüm Mimarisi, Vektör Veri Mühendisliği ve Veri Yönetişimi ekipleriyle birlikte çalışın.
- Veri hattı performans iyileştirmelerine, kod incelemelerine ve yazılım geliştirme en iyi uygulamalarına liderlik edin.
- Yüksek kaliteli ve yapay zekâ ile uyumlu veri kümeleri sağlamak için AI/ML Core ve Veri Bilimi ekipleriyle iş birliği yapın.
- Kıdemsiz mühendislere mentorluk yapın ve çalışmalar genelinde iş akışı standardizasyonunu ve optimizasyonunu ilerletin.
- Keşif, translasyonel ve klinik veri katmanları arasındaki birlikte çalışabilirliği güçlendirin.
- Yeniden kullanılabilir, uyumlu iş akışlarıyla birlikte standartlaştırılmış, yapay zekâya hazır klinik ve çoklu omik varlıklar sunun.
Gereksinimler
- Biyoinformatik, Veri Mühendisliği, Bilgisayar Bilimleri veya ilgili bir alanda yüksek lisans ya da doktora derecesi.
- Yaşam bilimleri, ilaç keşfi araştırmaları veya analitik ortamlarında veri hatları geliştirme konusunda en az beş yıl deneyim.
- CDISC SDTM/ADaM, FHIR ve OMOP dâhil olmak üzere klinik veri standartları ve modelleriyle uygulamalı deneyim.
- Proteomik, RNA-seq, metabolomik veya tek hücre verilerini içeren çoklu omik iş akışları geliştirme konusunda uygulamalı deneyim.
- Bilimsel veri entegrasyonuna gömme veya vektör temsil yöntemlerini uygulama konusunda uygulamalı deneyim.
- Nextflow, AWS ve Python veya Bash betik oluşturma konusunda yetkinlik.
- Snowflake, TileDB ve bilimsel veri formatlarına aşinalık.
- Klinik araştırma verileri ve bilimsel literatür hakkında gerekli düzeyde aşinalık.
- Sektör ve/veya sinirbilimi deneyimi tercih edilir.
- Nörodejenerasyon, nöropsikiyatri veya oftalmoloji deneyimi tercih edilir.
- Ayrıntılara güçlü şekilde dikkat etme ve veri kalitesi ile yeniden üretilebilirliğe bağlılık.
Yan Haklar
- Yıllık performans bonusuna uygunluk.
- Sağlık sigortası kapsamı.
- Diş sigortası kapsamı.
- Görme sigortası kapsamı.
- Hayat sigortası kapsamı.
- Kısa ve uzun vadeli maluliyet sigortası.
- İş kazası sigortası.
- Grup hukuki yardım sigortası.
- Şirket tarafından birleştirilmiş emeklilik planı.
- 401(k) tasarruf planı.
- Takvim yılı başına 120 saate kadar izin.
- Takvim yılı başına 40 saate kadar hastalık izni.
- Takvim yılı başına 13 adede kadar serbest tatil günü dâhil tatil ücreti.
- Takvim yılı başına 40 saate kadar iş, kişisel ve aile zamanı.