Verily là một công ty y tế chính xác với nền tảng AI, hoạt động trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu lâm sàng và trí tuệ nhân tạo. Phần mềm và các mô hình của công ty hỗ trợ chăm sóc sức khỏe có tính dự đoán và cá nhân hóa cao hơn thông qua các công cụ như Verily Me, quy trình làm việc dành cho bác sĩ lâm sàng và các giải pháp chăm sóc giúp thu hút thành viên cũng như định hướng mục tiêu sức khỏe. Verily cũng phát triển các sản phẩm nghiên cứu nhằm sắp xếp và chuẩn hóa dữ liệu lâm sàng đa phương thức cùng dữ liệu thực tế theo các định dạng gốc FHIR, qua đó hỗ trợ các nhóm thúc đẩy thử nghiệm lâm sàng và tạo ra những hiểu biết mới. Công ty chú trọng đến sự an toàn về lâm sàng và pháp lý, bao gồm cả các quy trình chăm sóc và nghiên cứu có ứng dụng AI.
Chuyên gia Thống kê Sinh học Cấp cao – Nghiên cứu Lâm sàng
Dẫn dắt việc thiết kế và phân tích nghiên cứu thống kê cho các sản phẩm y tế chính xác ứng dụng AI của Verily. Tạo lập bằng chứng lâm sàng và bằng chứng thực tế trong suốt vòng đời sản phẩm.
Mô tả
- Cung cấp vai trò lãnh đạo về thống kê và thiết kế nghiên cứu từ đánh giá tính khả thi, tiền lâm sàng đến xác nhận lâm sàng và giám sát sau khi đưa ra thị trường
- Dẫn dắt việc lập kế hoạch và phân tích thống kê ở mọi giai đoạn trong vòng đời sản phẩm
- Phối hợp với các nhóm y tế, sản phẩm, kỹ thuật, khoa học dữ liệu, pháp chế, vận hành và quản lý để xác lập mục tiêu nghiên cứu, đại lượng ước tính, chiến lược phân tích và tiêu chí ra quyết định
- Phân tích dữ liệu lâm sàng, thực nghiệm, quan sát, dữ liệu thực tế và dữ liệu vận hành để tạo ra bằng chứng rõ ràng, dễ diễn giải
- Đánh giá chất lượng dữ liệu, sai lệch, dữ liệu thiếu, khả năng khái quát hóa, hiệu năng mô hình và các yếu tố khác ảnh hưởng đến kết luận nghiên cứu
- Trình bày thiết kế nghiên cứu, giả định, phát hiện, hạn chế và khuyến nghị trong đề cương, báo cáo, thuyết trình, bảng điều khiển và các diễn đàn liên chức năng
- Cảnh báo các mối đe dọa đối với tính toàn vẹn khoa học, khả năng khái quát hóa, diễn giải theo quy định và quyết định về sản phẩm, đồng thời đề xuất các phương án thực tế cân bằng giữa tính chặt chẽ, tính khả thi và tiến độ
Yêu cầu
- Bằng thạc sĩ trở lên về thống kê sinh học, thống kê, dịch tễ học, khoa học dữ liệu, tin sinh học, tin học y sinh hoặc một ngành định lượng liên quan
- Ít nhất năm năm áp dụng các phương pháp thống kê trong nghiên cứu lâm sàng, y sinh, công nghệ y tế, thiết bị y tế, dược phẩm, chẩn đoán hoặc khoa học sự sống
- Có khả năng đã được chứng minh trong việc thiết kế và phân tích các nghiên cứu quan sát, nghiên cứu lâm sàng can thiệp và nghiên cứu dữ liệu thực tế để tạo bằng chứng hoặc hỗ trợ quyết định về sản phẩm
- Thành thạo R và/hoặc Python để phân tích các bộ dữ liệu phức tạp về khoa học sự sống, y sinh hoặc chăm sóc sức khỏe
- Có kinh nghiệm tạo bằng chứng cho các sản phẩm chẩn đoán, thiết bị y tế, y tế số hoặc sản phẩm lâm sàng ứng dụng AI/ML
- Có kinh nghiệm làm việc với các sản phẩm trong môi trường chăm sóc sức khỏe chịu sự quản lý, bao gồm hồ sơ đệ trình lên FDA hoặc các cơ quan y tế khác
- Có kinh nghiệm sử dụng nhiều nguồn dữ liệu chăm sóc sức khỏe như hồ sơ sức khỏe điện tử, dữ liệu yêu cầu thanh toán, cơ sở dữ liệu đăng ký, dữ liệu do thiết bị tạo ra, cảm biến, hình ảnh, kết quả xét nghiệm hoặc kết quả do bệnh nhân báo cáo
- Có kinh nghiệm thực tế sử dụng dữ liệu sản phẩm số làm nguồn bằng chứng chính, bao gồm xử lý dữ liệu thiếu, sai số đo lường và các phương pháp phù hợp với các chỉ số số liên tục
- Có kinh nghiệm viết đề cương nghiên cứu, kế hoạch phân tích thống kê, báo cáo kỹ thuật và các phân tích sẵn sàng để xuất bản
- Có kiến thức về phương pháp Bayes, thiết kế thử nghiệm thích ứng hoặc suy luận nhân quả cho các nghiên cứu dữ liệu quan sát và dữ liệu thực tế
- Có kinh nghiệm với các thực hành nghiên cứu có thể tái lập, Git hoặc hệ thống kiểm soát phiên bản tương đương và các công cụ lập trình hiện đại, bao gồm công cụ phát triển có AI hỗ trợ khi phù hợp
- Phải được phép làm việc tại Hoa Kỳ mà hiện tại hoặc trong tương lai không cần người sử dụng lao động bảo lãnh giấy phép lao động
Phúc lợi
- Cơ hội nhận thưởng
- Khoản bồi thường bằng cổ phần
- Phúc lợi dành cho nhân viên