L7 Informatics phát triển L7|ESP, một nền tảng số hợp nhất dành cho các tổ chức trong lĩnh vực khoa học sự sống. Phần mềm mô-đun dựa trên bản thể học tích hợp LIMS, ELN, MES, lập lịch và các ứng dụng phòng thí nghiệm, sản xuất khác, giúp các nhóm kết nối dữ liệu vận hành và xây dựng nền tảng tuân thủ cho AI. Công ty cũng cung cấp dịch vụ triển khai, lưu trữ, hỗ trợ tuân thủ và dịch vụ chuyên môn cho các tổ chức dược phẩm, công nghệ sinh học, chẩn đoán, CDMO, nghiên cứu học thuật và nông nghiệp sinh học hoạt động trong lĩnh vực R&D, phát triển và sản xuất.
Giám đốc Kiến trúc Dữ liệu Khoa học
Dẫn dắt kiến trúc dữ liệu khoa học trong lĩnh vực khoa học sự sống, phát triển mô hình dữ liệu dược phẩm, thư viện nội dung và bản thể học có thể tái sử dụng. Hỗ trợ SYNAPSE Agentic AI của L7 Informatics và triển khai cho khách hàng trên khắp Hoa Kỳ trong vai trò làm việc từ xa.
Mô tả
- Xây dựng các mô hình dữ liệu chủ và dữ liệu quy trình nền tảng cho khoa học chính xác, bắt đầu từ quy trình dược phẩm.
- Thiết kế cấu trúc dữ liệu có thể tái sử dụng cho quy trình khoa học và chuyển giao công nghệ từ R&D sang sản xuất.
- Đảm bảo các mô hình dữ liệu phù hợp với ISA-88, ISA-95 và các nguyên tắc FAIR.
- Xây dựng chiến lược nội dung khoa học của L7 Informatics và giám sát thư viện nội dung dạng mô-đun, có thể tái sử dụng.
- Tổ chức các mô hình dữ liệu, bản thể học và nội dung để SYNAPSE Agentic AI có thể tự động hóa việc cấu hình, ánh xạ dữ liệu và chuẩn hóa quy trình làm việc.
- Tư vấn cho lãnh đạo cấp cao tại các khách hàng chiến lược, đảm bảo mô hình phù hợp với hoạt động và mục tiêu khoa học của họ.
- Đại diện cho kiến trúc và chuyên môn của L7 Informatics trên thị trường.
- Phối hợp với lãnh đạo bộ phận quản lý sản phẩm, kỹ thuật và triển khai để chuyển các nhu cầu khách hàng thường gặp thành năng lực nền tảng.
- Tuyển dụng, dẫn dắt và phát triển đội ngũ nhà khoa học và chuyên viên phát triển dữ liệu.
- Hỗ trợ hệ thống quản lý chất lượng bằng cách tuân thủ Chính sách Chất lượng, các quy trình vận hành tiêu chuẩn và các mục tiêu của hệ thống.
- Triển khai mô hình dữ liệu dược phẩm tiêu chuẩn và thư viện nội dung trong các dự án triển khai mới.
- Rút ngắn thời gian triển khai nhờ sử dụng nội dung có thể tái sử dụng.
- Cho phép SYNAPSE cấu hình quy trình làm việc của khách hàng bằng các mô hình và bản thể học tiêu chuẩn.
Yêu cầu
- Có ít nhất 10 năm kinh nghiệm về kiến trúc dữ liệu khoa học, tin học phòng thí nghiệm hoặc sản xuất (LIMS, MES hoặc ELN), hoặc tư vấn giải pháp trong lĩnh vực khoa học sự sống.
- Có kinh nghiệm tư vấn cho lãnh đạo cấp cao.
- Hiểu biết vững chắc về các quy trình dược phẩm từ đầu đến cuối.
- Có kinh nghiệm thực tế triển khai kiến trúc dữ liệu và ánh xạ kiến trúc đó theo ISA-88 và ISA-95.
- Có kiến thức thực hành về các tiêu chuẩn dữ liệu phòng thí nghiệm, bao gồm Allotrope Framework (ASM/AFO).
- Có kiến thức về GAMP 5, 21 CFR Part 11/EU Annex 11, ALCOA+ và ICH Q12/Q14.
- Có kinh nghiệm thực hành ứng dụng LLM hoặc AI tác nhân vào mô hình hóa dữ liệu khoa học, phát triển bản thể học hoặc tạo nội dung.
- Quen thuộc với các bản thể học khoa học, bao gồm Allotrope Foundation Ontology, các bản thể học của OBO Foundry như OBI và ChEBI, cùng QUDT.
- Có thành tích thiết kế các mô hình dữ liệu, quy trình làm việc hoặc thư viện nội dung có khả năng mở rộng và tái sử dụng.
- Có kinh nghiệm xây dựng và quản lý đội ngũ chuyên gia lĩnh vực khoa học và nhà phát triển phần mềm.
- Có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ trong lĩnh vực liên quan, hoặc kinh nghiệm tương đương.
- Có kiến thức về các hệ thống doanh nghiệp L4 và hệ thống L3 như LIMS, MES, lập lịch, cũng như tự động hóa L2.
- Quen thuộc với SiLA 2, OPC UA LADS, ISO IDMP, LOINC/HL7 FHIR và GS1 là một lợi thế.
- Tham gia các liên minh Allotrope, Pistoia Alliance hoặc BioPhorum là một lợi thế.
- Có kinh nghiệm đạt kết quả tốt với nguồn lực tinh gọn tại một công ty đang phát triển nhanh.
Phúc lợi
- Môi trường làm việc hoàn toàn từ xa.
- Chế độ nghỉ phép linh hoạt (FTO).
- Linh hoạt lựa chọn lối sống phù hợp với bạn.
- Cơ hội học tập và phát triển liên tục.