Eli Lilly and Company, reçeteli ilaçların keşfi, geliştirilmesi, üretimi ve ticarileştirilmesine odaklanan çok uluslu bir ilaç ve sağlık şirketidir. Şirketin faaliyetleri diyabet, onkoloji, immünoloji, nörobilim ve ağrı gibi tedavi alanlarını kapsar; araştırma ve geliştirme çalışmalarını klinik araştırmalar, ruhsatlandırma süreçleri, biyolojik ve küçük moleküllü ilaç üretimi ve küresel dağıtımla birleştirir.
Uygulamalı Yapay Zekâ Mühendisi, Klinik Bilişim — Eli Lilly, Boston'da Ofiste
Eli Lilly'nin klinik araştırmaları, biyobankaları ve translasyonel tıp programları için uygulamalı yapay zekâ ve makine öğrenimi yetkinlikleri geliştirin. Gelecekteki tedaviler için hasta fenotiplerini tanımlamak ve kanıt üretmek üzere klinik, moleküler ve toplum verilerini kullanın.
Açıklama
- Araştırmacıların klinik verileri doğal dille sorgulamasını sağlayan etmen tabanlı yapay zekâ araçları oluşturun ve üretim ortamına alın
- Bilimsel ontolojileri, araştırma kayıtlarını ve özenle derlenmiş yolak kaynaklarını kullanarak geri getirmeli üretim çıktılarının doğrulanmış biyolojik bilgiye dayandırılmasını sağlayın
- Araştırma ve biyobanka veri kümelerinde hasta arketiplerini ve moleküler hastalık alt tiplerini belirlemek için denetimsiz ve öz-denetimli yöntemler uygulayın
- Entegre klinik ve omik değişkenlerden sağkalım analizleri ve dinamik tedavi rejimi tahminleyicileri oluşturun
- Çeşitli klinik araştırma ve biyobanka kaynaklarını ortak veri temsillerinde standartlaştırın
- Dağıtımdan sonra model kalitesini, güvenliğini ve operasyonel güvenilirliğini değerlendirin ve sürekli izleyin
- Lilly araştırma programlarını destekleyen tedarikçileri, yüklenicileri ve dış ortakları koordine edin
- İkincil ve keşifsel analizlerde kullanılan kilitlenmiş araştırma veritabanları için SDTM ve ADaM tabanlı işlem hatları geliştirin
- Tamamlanmış araştırmaları alt grup etkileri, tedavi heterojenliği ve yanıt veren veya vermeyen örüntüler açısından analiz edin
- Olası güvenlilik sinyallerini ortaya çıkarmak için advers olay anlatılarına, klinik notlara ve araştırmacı yorumlarına doğal dil işleme uygulayın
- Hastalık ilerlemesini, tedavi yanıtı kinetiğini ve olaydan zamana sonlanımlarını incelemek üzere boylamsal hasta geçmişlerini yeniden oluşturun
- Tamamlanmış klinik araştırmaları kapsayan araştırmalar arası meta-analiz ve bütünleştirici iş akışları tasarlayın
- Dış doğrulama ve veri zenginleştirme için UK Biobank ve All of Us dahil büyük biyobanka kohortlarını kullanın
- Veri sürüm denetimi, kapsayıcılaştırılmış bilişim ve denetime hazır analiz kayıtlarıyla tekrarlanabilir araştırma operasyonları uygulayın
- Araştırmaları HIPAA, GDPR ve geçerli IRB ile etik kurul standartlarına uygun şekilde yürütün
Gereksinimler
- Biyomedikal bilişim, hesaplamalı biyoloji, biyoinformatik, istatistiksel genetik, epidemiyoloji, bilgisayar bilimi veya ilgili nicel bir disiplinde yüksek lisans derecesi ya da eşdeğer translasyonel veri bilimi derinliğine sahip bir MD/PhD ve klinik araştırma veri kümeleri (SDTM/ADaM), biyobanka verileri veya büyük toplum sağlığı veri kümeleriyle en az altı yıllık araştırma deneyimi
- Biyomedikal bilişim, hesaplamalı biyoloji, biyoinformatik, istatistiksel genetik, epidemiyoloji, bilgisayar bilimi veya ilgili nicel bir disiplinde doktora derecesi ya da eşdeğer translasyonel veri bilimi derinliğine sahip bir MD/PhD ve klinik araştırma veri kümeleri (SDTM/ADaM), biyobanka verileri veya büyük toplum sağlığı veri kümeleriyle en az üç yıllık araştırma deneyimi
- Klinik veri analizi için yapay zekâ araçlarını üretim ortamında devreye alma konusunda kanıtlanmış deneyim
- Makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme için ileri düzey Python ve/veya R becerileri
- Güçlü SQL yetkinliği
- Tercihen DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure veya yüksek başarımlı hesaplama kümeleri olmak üzere bulut araştırma bilişimi platformlarını kullanma deneyimi
- LLM ince ayarı ve temel modelleri sıfırdan eğitme dahil gelişmiş üretken yapay zekâ teknikleri hakkında çalışma bilgisi
- Yüksek başarımlı hesaplama ortamlarında çalışma deneyimi
- SDTM ve ADaM dahil CDISC standartları hakkında kapsamlı bilgi
- Klinik veya genomik araştırmalarda sağkalım analizi, nedensel çıkarım, doğal dil işleme ve derin öğrenme uygulamalarını kanıtlamış olmak
- OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics ve önde gelen biyomedikal ontolojiler hakkında güçlü anlayış
- UK Biobank ve All of Us dahil önemli kamuya açık ve kısıtlı erişimli biyobankalarla uygulamalı araştırma deneyimi
- Çok merkezli biyomedikal araştırmalarda federatif öğrenme, diferansiyel gizlilik veya güvenli hesaplama yöntemlerini uygulama deneyimi
- Klinik yapay zekâ, translasyonel bilişim, genomik veya ilgili bir disiplinde hakemli yayın geçmişi
- Hedef araştırma çerçevesine ve bunun biyobanka verileriyle kullanımına aşinalık
- Farmakogenomik, ilaç yanıtı modelleme veya klinik araştırma PK/PD analizi bilgisi
- Biyomedikal bilgi grafikleri oluşturma, grafik makine öğrenimi uygulama veya ontoloji tabanlı akıl yürütme kullanma deneyimi
- Çoklu omik veri kümelerini analiz etme konusunda pratik deneyim
- HIPAA, GDPR ve geçerli IRB ile etik kurul gerekliliklerine uyabilme
Yan Haklar
- Şirket ve bireysel sonuçlardan kısmen etkilenen şirket bonusuna hak kazanma
- İşveren destekli 401(k) planı
- Emeklilik planı
- İzin süresi
- Sağlık sigortası
- Diş sigortası
- Görme sigortası
- Reçeteli ilaç teminatı
- Sağlık hizmetleri ve/veya bakmakla yükümlü olunan kişilerin bakımı için esnek harcama seçenekleri
- Hayat sigortası ve ölüm yardımları
- İzin ve ayrılma programları
- Çalışan destek programı, fitness olanakları ve çalışan kulüpleri ile etkinlikleri gibi iyi oluş desteği
- Çalışan kaynak grupları