Johnson & Johnson
Johnson & Johnson
Johnson & Johnson ایک عالمی صحت کی دیکھ بھال کی کمپنی ہے جو جدید ادویات اور طبی ٹیکنالوجی کے شعبوں میں کام کرتی ہے۔ اس کی ٹیمیں آنکولوجی، امیونولوجی، نیورو سائنس، خصوصی امراضِ چشم، انٹروینشنل کیئر اور آرتھوپیڈکس میں حل تیار کرتی ہیں اور پیچیدہ صحت کی ضروریات سے نمٹنے کے لیے سائنس اور ٹیکنالوجی کو یکجا کرتی ہیں۔ دنیا بھر میں صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں، مریضوں اور کمیونٹیز کی خدمت کرتے ہوئے کمپنی صحت میں مساوات، ماحولیاتی پائیداری، تنوع اور شمولیت پر بھی زور دیتی ہے۔

پرنسپل سائنس دان، ڈیٹا سائنس – ڈیٹا مصنوعات اور انضمام (ہائبرڈ، اسپرنگ ہاؤس)

جانسن اینڈ جانسن کے ادویات کی دریافت اور ترقی کے کام کے لیے AI کے لیے تیار سائنسی ڈیٹا مصنوعات اور انضمام کی حکمتِ عملیاں تشکیل دیں گے۔ پیش گوئی پر مبنی ماڈلنگ، نالج گراف اور ٹرانسلیشنل سیفٹی کے فیصلوں میں معاونت کریں گے۔

تفصیل

  • AI کے ذریعے ادویات کی دریافت اور ترقی کے لیے سائنسی ڈیٹا مصنوعات اور انضمام کی حکمتِ عملیوں کے ڈیزائن اور ارتقا کی قیادت کریں۔
  • دریافت، پری کلینیکل، کلینیکل، سیفٹی اور حقیقی دنیا کے شواہد پر محیط قابلِ توسیع، باہم قابلِ عمل، AI کے لیے تیار ڈیٹا مصنوعات بنائیں۔
  • سیمینٹک استدلال، نالج گراف، GraphRAG، جدید تجزیات اور ایجنٹک AI کے لیے ڈیٹا آرکیٹیکچر، انضمام، میٹاڈیٹا اور پروڈکٹائزیشن کے طریقے طے کریں۔
  • ٹرانسلیشنل سیفٹی کے فیصلوں سے آگاہ کرنے کے لیے AI استدلال اور پیش گوئی کرنے والے مشین لرننگ ماڈل تیار کریں۔
  • دریافتی تحقیق، ٹرانسلیشنل سائنس، پری کلینیکل سیفٹی، کلینیکل ڈیولپمنٹ، فارماکوویجیلنس اور حقیقی دنیا کے شواہد کے لیے ڈیٹا مصنوعات کی حکمتِ عملیاں طے کرکے نافذ کریں۔
  • تجزیات، AI، نالج گراف اور سائنسی استدلال کے لیے دوبارہ قابلِ استعمال ڈیٹا مصنوعات، روڈمیپس اور قابلِ توسیع طریقے بنائیں۔
  • SEND، SDTM، ADaM، MedDRA، امیجنگ، اومکس، بایومارکرز، پیتھالوجی اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے انضمام اور ہم آہنگی کے طریقے ڈیزائن کریں۔
  • AWS پر سائنسی ڈیٹا مصنوعات کی تعیناتی کی حکمتِ عملیاں طے کریں۔
  • قابلِ توسیع ڈیٹا پائپ لائنز اور مصنوعات فراہم کرنے کے لیے Amazon کی انجینئرنگ اور پلیٹ فارم ٹیموں کے ساتھ کام کریں۔
  • ڈیٹا اسٹریٹیجی کی سفارشات کی رہنمائی میں تکنیکی قیادت اور آرکیٹیکچرل نگرانی فراہم کریں۔
  • یقینی بنائیں کہ ڈیجیٹل حل انٹرپرائز آرکیٹیکچر، سکیورٹی، گورننس اور AI تیاری کے تقاضے پورے کرتے ہیں۔
  • منتخب اور منظم ڈیٹاسیٹس، سیمینٹک کے لیے تیار مصنوعات، فیچر اسٹورز، میٹاڈیٹا مصنوعات، سائنسی ڈیٹا خدمات اور AI کے لیے تیار اثاثے بنانے کی قیادت کریں۔
  • ڈیٹا آن بورڈنگ، تبدیلی، توثیق اور اشاعت کے لیے دوبارہ قابلِ استعمال طریقے طے کریں۔
  • میٹاڈیٹا کے معیارات اور ڈیٹا کوالٹی کے فریم ورک متعین کریں۔
  • ڈیٹا کی ماخذی تاریخ، پروویننس، سراغ پذیری، FAIR اصول، نگرانی اور کوالٹی کنٹرول نافذ کریں۔
  • دریافت، ٹاکسیکولوجی، کلینیکل، سیفٹی اور ڈیٹا سائنس دانوں کے ساتھ، نیز ڈیٹا اسٹریٹیجی کے شراکت داروں، نالج آرکیٹیکٹس اور AI انجینئرز کے ساتھ تعاون کریں۔
  • سائنسی سوالات کو قابلِ توسیع ڈیٹا مصنوعات اور تکنیکی حلوں میں تبدیل کریں۔

تقاضے

  • کمپیوٹر سائنس، ڈیٹا انجینئرنگ، بایوانفارمیٹکس، بایومیڈیکل انفارمیٹکس، انفارمیشن سسٹمز، کمپیوٹیشنل بایولوجی یا متعلقہ سائنسی شعبے میں ماسٹرز یا پی ایچ ڈی۔
  • سائنسی ڈیٹا انجینئرنگ، ڈیٹا آرکیٹیکچر، ڈیٹا مصنوعات یا لائف سائنسز انفارمیٹکس میں کم از کم پانچ سال کا تجربہ۔
  • انٹرپرائز پیمانے پر سائنسی ڈیٹا مصنوعات ڈیزائن اور فراہم کرنے کا تجربہ۔
  • ادویات کی دریافت، ترقی، کلینیکل تحقیق یا فارماکوویجیلنس کی تنظیموں کی معاونت کا تجربہ۔
  • ادویات کی دریافت، ترقی، کلینیکل تحقیق یا فارماکوویجیلنس کی تنظیموں کے لیے پیش گوئی پر مبنی ماڈل تیار کرنے کا تجربہ۔
  • ڈیٹا آرکیٹیکچر اور ماڈلنگ، ڈیٹا پروڈکٹ ڈیزائن، کلاؤڈ نیٹو پلیٹ فارمز، میٹاڈیٹا مینجمنٹ، ڈیٹا گورننس اور پیش گوئی کرنے والے ماڈل کی تیاری پر مضبوط عبور۔
  • AWS ڈیٹا پلیٹ فارمز، ڈیٹا لیکس اور لیک ہاؤسز، تقسیم شدہ پروسیسنگ، APIs اور ڈیٹا سروسز، نیز ڈیٹا کیٹلاگ اور لائنئیج ٹولز کا تجربہ۔
  • SEND، SDTM، ADaM اور MedDRA سے مضبوط واقفیت۔
  • FHIR، OMOP، DICOM اور بایومارکر و اومکس ڈیٹا معیارات سے واقفیت کو ترجیح دی جائے گی۔
  • نالج گراف، سیمینٹک آرکیٹیکچرز، GraphRAG، AI کے لیے تیار ڈیٹا مصنوعات، فیچر اسٹورز، آنٹولوجی پر مبنی انضمام، کلاؤڈ فراہم کنندگان یا بیرونی پلیٹ فارم ٹیموں اور ضابطہ بند سائنسی ماحول میں تجربے کو ترجیح دی جائے گی۔
  • طویل مدتی ڈیٹا پروڈکٹ روڈمیپس متعین کرنے کی صلاحیت۔
  • سائنسی اور تکنیکی ٹیموں کو جوڑنے اور براہِ راست اختیار کے بغیر مختلف شعبوں کے گروپس پر اثر انداز ہونے کی صلاحیت۔

مراعات

  • ریٹائرمنٹ پنشن پلان۔
  • 401(k) بچت منصوبہ۔
  • طویل مدتی مراعاتی پروگرام۔
  • ہر کیلنڈر سال میں 120 گھنٹے کی چھٹی۔
  • ہر کیلنڈر سال میں 40 گھنٹے کی بیماری کی چھٹی؛ کولوراڈو کے ملازمین کے لیے 48 گھنٹے اور واشنگٹن کے ملازمین کے لیے 56 گھنٹے۔
  • فلوٹنگ تعطیلات سمیت ہر کیلنڈر سال میں 13 بامعاوضہ تعطیلات۔
  • ہر کیلنڈر سال میں Work, Personal and Family Time کے لیے زیادہ سے زیادہ 40 گھنٹے۔
  • بچے کی پیدائش، گود لینے یا رضاعی نگہداشت میں جگہ ملنے کے ایک سال کے اندر 480 گھنٹے کی والدین کی چھٹی۔
  • ہر کیلنڈر سال میں سوگ کی چھٹی: قریبی خاندان کے رکن کے لیے 240 گھنٹے یا وسیع خاندان کے رکن کے لیے 40 گھنٹے۔
  • مسلسل 52 ہفتوں کے عرصے میں 80 گھنٹے کی نگہداشت کرنے والے کی چھٹی۔
  • ہر کیلنڈر سال میں 32 گھنٹے کی رضاکارانہ خدمت کی چھٹی۔
  • ہر کیلنڈر سال میں فوجی شریکِ حیات کے لیے 80 گھنٹے کی چھٹی۔
  • معذور درخواست دہندگان کے لیے انٹرویو میں جامع سہولتیں۔

متعلقہ نوکریاں

Vanguard

سینئر ڈیٹا مینجمنٹ مینیجر

Vanguard

ڈیٹا کے معیار، گورننس اور ماسٹر ڈیٹا کے طریقۂ کار سمیت وینگارڈ کے ڈیٹا مینجمنٹ آپریشنز کی قیادت کریں۔ ٹیموں، کنٹرولز، واقعات، وینڈرز اور اسٹریٹجک ڈیٹا اقدامات کا انتظام کریں۔

کھولیں
Johnson & Johnson

پرنسپل سائنس دان، ڈیٹا سائنس اور سائنسی ڈیٹا مصنوعات

Johnson & Johnson

جانسن اینڈ جانسن کی ادویات کی دریافت اور تیاری کے لیے اے آئی کے لیے تیار سائنسی ڈیٹا مصنوعات کی تیاری کی قیادت کریں۔ اس کردار میں AWS انضمام، پیش گوئی کرنے والی ماڈلنگ، میٹا ڈیٹا اور سائنسی ڈیٹا آرکیٹیکچر شامل ہیں۔

کھولیں
Johnson & Johnson

ڈائریکٹر، ڈیٹا سائنس، اے آئی شواہد کا استخراج

Johnson & Johnson

جانسن اینڈ جانسن کی نیورو سائنس کلینیکل ترقی کے لیے اے آئی سے تقویت یافتہ سائنسی شواہد کے استخراج، ترتیب اور ترکیب کی قیادت کریں۔ دوبارہ استعمال کے قابل اور قابل سراغ ڈیٹا اثاثے اور ورک فلو بنائیں۔

کھولیں
Johnson & Johnson

نیورو سائنس میں جنریٹو اے آئی کے ڈیٹا سائنس ڈائریکٹر

Johnson & Johnson

جانسن اینڈ جانسن کے نیورو سائنس ریسرچ اینڈ ڈیولپمنٹ میں جنریٹو اور ایجنٹک اے آئی اقدامات کی قیادت کریں۔ ادویات کی دریافت تیز کرنے اور مریضوں کے بہتر نتائج میں مدد کے لیے سائنسی پلیٹ فارم بنائیں۔

کھولیں
Johnson & Johnson

ڈائریکٹر ڈیٹا سائنس، اے آئی شواہد کا استخراج

Johnson & Johnson

نیورو سائنس کی کلینیکل ترقی کے لیے شواہد نکالنے اور مرتب کرنے میں جانسن اینڈ جانسن کے اے آئی استعمال کی قیادت کریں۔ قابلِ سراغ ورک فلو، دوبارہ قابلِ استعمال ڈیٹا اثاثے، اور ذمہ دار اے آئی صلاحیتیں بنائیں۔

کھولیں