LogoFresh Jobs Ahead
Xenon Seven
Xenon Seven
11 – 50 Nhân viên
Chăm sóc sức khỏeSản xuấtTư vấn
Xenon Seven cung cấp dịch vụ tư vấn về AI và dữ liệu cho các tổ chức trong lĩnh vực y tế, dịch vụ tài chính, bán lẻ, công nghệ, ô tô, năng lượng và sản xuất. Phạm vi công việc bao gồm AI tạo sinh, phân tích dự đoán, thị giác máy tính, robot và hỗ trợ ra quyết định, giúp các nhóm đánh giá cơ hội, xây dựng và mở rộng năng lực AI, đồng thời cải thiện cơ sở hạ tầng hỗ trợ. Công ty dựa vào mạng lưới chuyên gia AI từ hơn 20 tổ chức, chú trọng triển khai an toàn và chuyển đổi đáng tin cậy sang hoạt động ứng dụng AI.
LinkedIn
Việc làm tại công ty

Nhà khoa học dữ liệu lâm sàng, bản sao số và thử nghiệm lâm sàng

Phát triển bản sao số và mô phỏng để hỗ trợ thiết kế thử nghiệm lâm sàng dược phẩm. Tích hợp dữ liệu lâm sàng với AI và học máy nhằm hỗ trợ các quyết định phát triển dựa trên bằng chứng.

USHoa KỳILIllinoisOHOhioKết hợpToàn thời gianTrung cấpCao cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệu
Đám mâyPython

Mô tả

  • Dẫn dắt việc phát triển và đánh giá bản sao số của bệnh nhân, bệnh lý, đáp ứng điều trị và thử nghiệm lâm sàng bằng dữ liệu thử nghiệm lâm sàng cùng dữ liệu bên ngoài có liên quan.
  • Áp dụng các phương pháp cơ chế, thống kê, nhân quả và học máy để tạo bản sao số cho các quần thể, biện pháp can thiệp, chiến lược liều dùng, tiêu chí đánh giá và thiết kế thử nghiệm khác nhau.
  • Xác định trường hợp sử dụng và cách áp dụng bản sao số cùng các chuyên gia lâm sàng và định lượng.
  • Đánh giá hiệu chuẩn, xác thực, độ bền vững, khả năng chuyển giao, độ bất định và tính phù hợp thực tiễn của mô hình bằng các chiến lược nội bộ và bên ngoài.
  • Xây dựng quy trình làm việc có thể tái lập và các thành phần bản sao số có thể tái sử dụng giữa các chương trình và lĩnh vực điều trị.
  • Phối hợp với các nhóm thử nghiệm để đánh giá quần thể mục tiêu, tiêu chí đủ điều kiện, chiến lược làm giàu, nhóm so sánh, tiêu chí đánh giá, lịch thăm khám, chiến lược liều dùng và sự đánh đổi trong vận hành.
  • Dùng bản sao số và mô phỏng để so sánh các kịch bản, định lượng độ bất định và hỗ trợ quyết định dựa trên mô hình.
  • Phối hợp với chuyên gia thống kê và dược động học định lượng để điều chỉnh phân tích theo mục tiêu lâm sàng và quản lý.
  • Giải thích các giả định, hạn chế và phát hiện có ý nghĩa đối với quyết định cho các bên liên quan chuyên môn và không chuyên môn.
  • Phân tích và tích hợp dữ liệu thử nghiệm lâm sàng, dấu ấn sinh học, hình ảnh, dữ liệu y tế số, dữ liệu omics, kết quả do bệnh nhân báo cáo và dữ liệu thực tế.
  • Phối hợp với các nhóm kỹ thuật dữ liệu và nền tảng để chuẩn bị bộ dữ liệu sẵn sàng phân tích, thiết lập kiểm tra chất lượng dữ liệu, truy xuất nguồn gốc và quy trình xử lý có thể tái lập.
  • Chuẩn bị tài liệu khoa học, bài thuyết trình và ấn phẩm, đồng thời hỗ trợ áp dụng có trách nhiệm các phương pháp bản sao số.
  • Xác định mục đích sử dụng, bối cảnh ra quyết định, tiêu chí thành công và hạn chế trước khi phát triển mô hình.
  • Đảm bảo mô hình có thể diễn giải, kiểm toán, tái lập và được hỗ trợ bằng bằng chứng.
  • Tuân thủ các yêu cầu về quản trị, quyền riêng tư, bảo mật và rà soát khoa học đối với dữ liệu lâm sàng và sản phẩm phân tích.
  • Tách biệt phân tích thăm dò với bằng chứng hỗ trợ quyết định đã được xác thực và trình bày chính xác năng lực của mô hình.

Yêu cầu

  • Có bằng tiến sĩ về khoa học dữ liệu, thống kê, thống kê sinh học, dược động học định lượng, khoa học máy tính, tin học y sinh, kỹ thuật, toán học, nghiên cứu vận trù hoặc ngành định lượng liên quan.
  • Có kinh nghiệm thực tế xây dựng bản sao số, bệnh nhân ảo, mô hình tiến triển bệnh, mô phỏng thử nghiệm lâm sàng, nhóm đối chứng tổng hợp hoặc mô hình tính toán tương tự.
  • Có nền tảng vững chắc trong việc áp dụng học máy, mô hình thống kê, suy luận nhân quả hoặc mô phỏng vào dữ liệu y sinh, chăm sóc sức khỏe, dược phẩm hoặc dữ liệu khoa học phức tạp khác.
  • Có kỹ năng lập trình tốt bằng Python, R hoặc ngôn ngữ phân tích tương đương, cùng kinh nghiệm sử dụng quản lý phiên bản và quy trình làm việc có thể tái lập.
  • Có đủ kiến thức về phát triển lâm sàng để định hình câu hỏi phù hợp và phối hợp hiệu quả với chuyên gia thử nghiệm lâm sàng và định lượng.
  • Có khả năng và mong muốn mở rộng kiến thức về thiết kế thử nghiệm lâm sàng khi làm việc cùng các nhà khoa học lâm sàng, chuyên gia thống kê sinh học và dược động học định lượng.
  • Có kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và lời nói tốt, cùng thành tích hợp tác khoa học hiệu quả giữa các nhóm chức năng.
  • Ưu tiên: có kinh nghiệm hỗ trợ thiết kế thử nghiệm lâm sàng, xây dựng đề cương, chiến lược phát triển lâm sàng, phát triển thuốc dựa trên mô hình hoặc bằng chứng định lượng phục vụ cơ quan quản lý.
  • Quen thuộc với các chủ đề thiết kế thử nghiệm như chiến lược tiêu chí đánh giá, giả định về cỡ mẫu hoặc lực thống kê, lựa chọn hoặc làm giàu bệnh nhân, kết quả theo thời gian, dữ liệu thiếu, thiết kế thích ứng hoặc tiêu chí ra quyết định.
  • Có kiến thức về kiến trúc và xác thực bản sao số, suy luận nhân quả, mô hình Bayes, phân tích sống còn, mô hình hóa theo thời gian, mô phỏng thử nghiệm lâm sàng hoặc nhóm đối chứng tổng hợp.
  • Có kinh nghiệm với tiêu chuẩn dữ liệu lâm sàng và các nguồn dữ liệu thường dùng trong phát triển lâm sàng.
  • Có kinh nghiệm với dữ liệu dấu ấn sinh học, hình ảnh, omics, y tế số hoặc dữ liệu thực tế, bao gồm tích hợp nhiều loại dữ liệu.
  • Có kinh nghiệm sử dụng môi trường phân tích có khả năng mở rộng trên nền tảng đám mây.
  • Có thành tích chuyển hóa công việc phân tích thành quyết định, năng lực có thể tái sử dụng, ấn phẩm, bài thuyết trình hoặc kết quả khoa học có thể đo lường khác.

Việc làm liên quan

Ritchie Bros.

Trưởng nhóm Khoa học dữ liệu, Chicago (Làm việc kết hợp)

Ritchie Bros.
1.001 – 5.000 Nhân viên
Nhà tài trợ visa H1BHậu cầnTư vấnXây dựng
USHoa KỳILIllinois
133.690 $ – 167.120 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianCao cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệu

Dẫn dắt các nhóm khoa học dữ liệu xây dựng giải pháp học máy có khả năng mở rộng và phân tích nâng cao. Phối hợp với bộ phận CNTT, lãnh đạo, nhóm sản phẩm và các bên liên quan trong các sáng kiến trên toàn doanh nghiệp.

Mở
Ritchie Bros.

Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu

Ritchie Bros.
1.001 – 5.000 Nhân viên
Nhà tài trợ visa H1BHậu cầnTư vấnXây dựng
USHoa KỳILIllinois
133.690 $ – 167.120 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianCao cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệu

Dẫn dắt nhóm khoa học dữ liệu xây dựng các giải pháp học máy có khả năng mở rộng và phân tích nâng cao phục vụ doanh nghiệp. Quản lý, hướng dẫn các nhà khoa học dữ liệu, giám sát quá trình phát triển mô hình và phối hợp với bộ phận CNTT, sản phẩm, lãnh đạo cùng các bên liên quan.

Mở
Capital One

Quản lý khoa học dữ liệu – Chiến lược dữ liệu thay thế

Capital One
Nhà tài trợ visa H1BFintechNgân hàngTài chính
USHoa KỳILIllinoisNYNew YorkVAVirginia
179.400 $ – 245.600 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianTrung cấpCao cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệu
AWSĐám mâyMã nguồn mởPythonSpark

Dẫn dắt hoạt động khoa học dữ liệu tại Capital One để đánh giá dữ liệu thay thế phục vụ quyết định tín dụng US Card. Phát triển mô hình học máy, đặc trưng dữ liệu và hệ thống giám sát có khả năng mở rộng.

Mở
COUNTRY Financial®

Nhà khoa học dữ liệu cấp cao

COUNTRY Financial®
5.001 – 10.000 Nhân viên
Bảo hiểmĐầu tưTài chính
USHoa KỳILIllinois
132.000 $ – 181.500 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianCao cấpTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệu

Xây dựng mô hình dự đoán và giải pháp AI cho các dịch vụ bảo hiểm và đầu tư của COUNTRY Financial. Ứng dụng phân tích nâng cao, dự báo và tối ưu hóa để tạo ra kết quả kinh doanh có thể đo lường.

Mở
Grubhub

Nhà khoa học dữ liệu cấp cao, Marketplace

Grubhub
1.001 – 5.000 Nhân viên
Nhà tài trợ visa H1BHậu cầnSàn giao dịchThực phẩm và đồ uống
USHoa KỳILIllinoisNYNew York
216.000 $ – 249.500 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianCao cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệu
PythonSQL

Định hướng khoa học dữ liệu và học máy cho Marketplace của Wonder, dẫn dắt suy luận nhân quả, thử nghiệm, hệ thống vận hành thực tế và công việc kỹ thuật liên chức năng.

Mở