Xenon Seven
Xenon Seven
Xenon Seven صحت کی دیکھ بھال، مالیاتی خدمات، خوردہ فروشی، ٹیکنالوجی، آٹوموٹیو، توانائی اور مینوفیکچرنگ سمیت مختلف شعبوں کی تنظیموں کو اے آئی اور ڈیٹا سے متعلق مشاورتی خدمات فراہم کرتا ہے۔ اس کا کام جنریٹو اے آئی، پیش گوئی پر مبنی تجزیات، کمپیوٹر وژن، روبوٹکس اور فیصلہ سازی میں معاونت پر محیط ہے۔ یہ ٹیموں کو مواقع کا جائزہ لینے، اے آئی کی صلاحیتیں بنانے اور بڑھانے، اور ان کے پیچھے موجود بنیادی ڈھانچے کو بہتر بنانے میں مدد دیتا ہے۔ کمپنی 20 سے زیادہ اداروں کے اے آئی ماہرین کے نیٹ ورک سے فائدہ اٹھاتی ہے اور محفوظ نفاذ اور اے آئی سے چلنے والے آپریشنز کی جانب قابلِ اعتماد منتقلی پر زور دیتی ہے۔

کلینیکل ڈیٹا سائنٹسٹ، ڈیجیٹل ٹوئنز اور کلینیکل ٹرائلز

ادویہ کے کلینیکل ٹرائلز کی منصوبہ بندی میں مدد کے لیے ڈیجیٹل ٹوئنز اور سمیولیشنز تیار کریں گے۔ شواہد پر مبنی ترقیاتی فیصلوں کے لیے کلینیکل ڈیٹا کو اے آئی اور مشین لرننگ کے ساتھ مربوط کریں گے۔

تفصیل

  • کلینیکل ٹرائلز اور متعلقہ بیرونی ڈیٹا استعمال کرتے ہوئے مریضوں، بیماریوں، علاج کے ردعمل اور کلینیکل ٹرائلز کے ڈیجیٹل ٹوئنز کی تیاری اور جانچ کی قیادت کریں۔
  • متبادل آبادیوں، مداخلتوں، خوراک کی حکمت عملیوں، اختتامی پیمانوں اور ٹرائل ڈیزائنز کے لیے ڈیجیٹل ٹوئنز بنانے کی غرض سے میکانکی، شماریاتی، سببی اور مشین لرننگ کے طریقے اپنائیں۔
  • کلینیکل اور مقداری ماہرین کے ساتھ استعمال کے کیسز طے کریں اور ڈیجیٹل ٹوئنز کے استعمال کا طریقہ متعین کریں۔
  • اندرونی اور بیرونی حکمت عملیوں کے ذریعے ماڈل کی کالیبریشن، توثیق، مضبوطی، منتقلی کی صلاحیت، غیر یقینی اور عملی افادیت کا جائزہ لیں۔
  • مختلف پروگراموں اور علاجی شعبوں میں قابلِ تکرار ورک فلو اور دوبارہ استعمال کے قابل ڈیجیٹل ٹوئن اجزا بنائیں۔
  • ٹرائل ٹیموں کے ساتھ ہدفی آبادیوں، اہلیت کے معیار، اینرچمنٹ کی حکمت عملیوں، تقابلی علاج، اختتامی پیمانوں، ملاقاتوں کے نظام الاوقات، خوراک کی حکمت عملیوں اور عملی سمجھوتوں کا جائزہ لیں۔
  • مختلف منظرناموں کا موازنہ کرنے، غیر یقینی کو ناپنے اور ماڈل پر مبنی فیصلوں میں مدد کے لیے ڈیجیٹل ٹوئنز اور سمیولیشنز استعمال کریں۔
  • تجزیوں کو کلینیکل اور ضابطہ جاتی مقاصد سے ہم آہنگ کرنے کے لیے شماریات دانوں اور فارماکومیٹری ماہرین سے رابطہ رکھیں۔
  • تکنیکی اور غیر تکنیکی متعلقہ فریقوں کو مفروضے، حدود اور فیصلوں کے لیے اہم نتائج سمجھائیں۔
  • کلینیکل ٹرائل ڈیٹا، بایومارکرز، امیجنگ، ڈیجیٹل ہیلتھ ڈیٹا، اومکس، مریضوں کے بتائے ہوئے نتائج اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا کا تجزیہ اور انضمام کریں۔
  • تجزیے کے لیے تیار ڈیٹا سیٹس بنانے اور ڈیٹا کے معیار کی جانچ، ماخذ کی سراغ رسانی اور قابلِ تکرار پائپ لائنز قائم کرنے کے لیے ڈیٹا انجینئرنگ اور پلیٹ فارم ٹیموں کے ساتھ کام کریں۔
  • سائنسی دستاویزات، پریزنٹیشنز اور اشاعتیں تیار کریں اور ڈیجیٹل ٹوئن طریقوں کے ذمہ دارانہ استعمال میں مدد دیں۔
  • ماڈل بنانے سے پہلے اس کا مقصودہ استعمال، فیصلے کا تناظر، کامیابی کے معیار اور حدود طے کریں۔
  • یقینی بنائیں کہ ماڈلز قابلِ فہم، قابلِ آڈٹ، قابلِ تکرار اور شواہد سے تقویت یافتہ ہوں۔
  • کلینیکل ڈیٹا اور تجزیاتی نتائج کے لیے نظم و نسق، رازداری، سکیورٹی اور سائنسی جائزے کے تقاضوں کی پابندی کریں۔
  • تجرباتی تجزیوں کو توثیق شدہ فیصلہ معاون شواہد سے الگ رکھیں اور ماڈلز کی صلاحیتوں کو درست طور پر بیان کریں۔

تقاضے

  • ڈیٹا سائنس، شماریات، بایو اسٹیٹسٹکس، فارماکومیٹرکس، کمپیوٹر سائنس، بایومیڈیکل انفارمیٹکس، انجینئرنگ، ریاضی، آپریشنز ریسرچ یا متعلقہ مقداری شعبے میں پی ایچ ڈی۔
  • ڈیجیٹل ٹوئنز، ورچوئل مریضوں، بیماری کے بڑھاؤ کے ماڈلز، کلینیکل ٹرائل سمیولیشنز، مصنوعی کنٹرولز یا اسی نوعیت کے کمپیوٹیشنل ماڈلز بنانے کا ثابت شدہ تجربہ۔
  • بایومیڈیکل، صحت، ادویہ سازی یا دیگر پیچیدہ سائنسی ڈیٹا پر مشین لرننگ، شماریاتی ماڈلنگ، سببی استنباط یا سمیولیشن لاگو کرنے کا مضبوط پس منظر۔
  • Python، R یا اسی نوعیت کی تجزیاتی زبان میں مضبوط پروگرامنگ مہارت، اور ورژن کنٹرول و قابلِ تکرار ورک فلو کا تجربہ۔
  • متعلقہ سوالات مرتب کرنے اور کلینیکل و مقداری ٹرائل ماہرین کے ساتھ مؤثر انداز میں کام کرنے کے لیے کلینیکل ترقی کا کافی علم۔
  • کلینیکل سائنس دانوں، بایو اسٹیٹسٹیشنز اور فارماکومیٹری ماہرین کے ساتھ کام کرتے ہوئے کلینیکل ٹرائل ڈیزائن کا علم بڑھانے کی صلاحیت اور دلچسپی۔
  • تحریری اور زبانی ابلاغ کی مضبوط صلاحیت، اور مختلف شعبوں کے سائنسی تعاون میں مؤثر کارکردگی کا ریکارڈ۔
  • ترجیحی: کلینیکل ٹرائل ڈیزائن معاونت، پروٹوکول کی تیاری، کلینیکل ترقی کی حکمت عملی، ماڈل سے باخبر ادویہ سازی کی ترقی یا ضابطہ کار اداروں کے لیے مقداری شواہد کا تجربہ۔
  • ٹرائل ڈیزائن کے موضوعات سے واقفیت، مثلاً اختتامی پیمانے کی حکمت عملی، نمونے کے حجم یا شماریاتی قوت کے مفروضے، مریضوں کا انتخاب یا اینرچمنٹ، طولی نتائج، نامکمل ڈیٹا، موافق ڈیزائن یا فیصلہ جاتی معیار۔
  • ڈیجیٹل ٹوئن کے ڈھانچے اور توثیق، سببی استنباط، بیزی ماڈلنگ، سروائیول تجزیے، طولی ماڈلنگ، کلینیکل ٹرائل سمیولیشن یا مصنوعی کنٹرولز کا علم۔
  • کلینیکل ڈیٹا کے معیارات اور کلینیکل ترقی میں استعمال ہونے والے عام ڈیٹا ذرائع کا تجربہ۔
  • بایومارکر، امیجنگ، اومکس، ڈیجیٹل ہیلتھ یا حقیقی دنیا کے ڈیٹا کا تجربہ، جس میں متعدد اقسام کے ڈیٹا کا انضمام بھی شامل ہو۔
  • قابلِ توسیع، کلاؤڈ پر مبنی تجزیاتی ماحول استعمال کرنے کا تجربہ۔
  • تجزیاتی کام کو فیصلوں، دوبارہ استعمال کے قابل صلاحیتوں، اشاعتوں، پریزنٹیشنز یا دیگر قابلِ پیمائش سائنسی نتائج میں بدلنے کا ریکارڈ۔

متعلقہ نوکریاں

Ritchie Bros.

لیڈ ڈیٹا سائنٹسٹ، شکاگو (ہائبرڈ)

Ritchie Bros.

قابلِ توسیع مشین لرننگ اور جدید تجزیاتی حل تیار کرنے والی ڈیٹا سائنس ٹیموں کی قیادت کریں۔ ادارے کی سطح کے اقدامات پر آئی ٹی، انتظامیہ، پروڈکٹ ٹیموں اور دیگر متعلقہ فریقوں کے ساتھ کام کریں۔

کھولیں
Ritchie Bros.

سربراہ ڈیٹا سائنٹسٹ

Ritchie Bros.

کاروبار کے لیے قابلِ توسیع مشین لرننگ اور جدید تجزیاتی حل تیار کرنے والی ڈیٹا سائنس ٹیم کی قیادت کریں۔ سائنس دانوں کا انتظام اور رہنمائی کریں، ماڈلز کی تیاری کی نگرانی کریں، اور آئی ٹی، مصنوعات، انتظامیہ اور دیگر متعلقہ فریقوں کے ساتھ کام کریں۔

کھولیں
Capital One

مینیجر، ڈیٹا سائنٹسٹ – متبادل ڈیٹا حکمتِ عملی

Capital One

Capital One میں ڈیٹا سائنس کے کام کی قیادت کرتے ہوئے US Card کے کریڈٹ فیصلوں کے لیے متبادل ڈیٹا کا جائزہ لیں۔ مشین لرننگ ماڈلز، ڈیٹا فیچرز اور قابلِ توسیع نگرانی کے نظام بنائیں۔

کھولیں
COUNTRY Financial®

سینئر ڈیٹا سائنٹسٹ

COUNTRY Financial®
5,001 – 10,000 ملازمین
بیمہسرمایہ کاریمالیات

COUNTRY Financial کی بیمہ اور سرمایہ کاری کی خدمات کے لیے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز اور اے آئی حل تیار کریں۔ قابلِ پیمائش کاروباری نتائج دینے کے لیے جدید تجزیات، پیش گوئی اور بہتری کے طریقے اپنائیں۔

کھولیں
Grubhub

سینئر اسٹاف ڈیٹا سائنٹسٹ، مارکیٹ پلیس

Grubhub

Wonder کے مارکیٹ پلیس کے لیے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کی سمت متعین کریں۔ علّی استنباط، تجربات، پروڈکشن سسٹمز اور مختلف ٹیموں کے تکنیکی کام کی رہنمائی کریں۔

کھولیں