科学数据架构总监
领导生命科学领域的科学数据架构，开发可复用的制药数据模型、内容库和本体。 以远程方式支持 L7 Informatics 的 SYNAPSE Agentic AI 及其在美国各地的客户实施项目。
描述
- 为精准科学构建基础主数据模型和流程数据模型，首先聚焦制药工作流程。
- 设计可复用的数据结构，用于科学程序以及从研发到制造的技术转移。
- 使数据模型符合 ISA-88、ISA-95 和 FAIR 原则。
- 制定 L7 Informatics 的科学内容战略，并管理其模块化、可复用的内容库。
- 组织数据模型、本体和内容，以便 SYNAPSE Agentic AI 自动执行配置、数据映射和工作流程标准化。
- 为战略客户的高层领导提供建议，使模型与其运营和科学目标保持一致。
- 在市场上代表 L7 Informatics 展示其架构和专业能力。
- 与产品管理、工程和交付负责人合作，将客户反复出现的需求转化为平台能力。
- 招聘、领导并培养科学家和数据开发人员团队。
- 遵循质量方针和标准操作规程，并达成相关目标，以支持质量管理体系。
- 在新的实施项目中推广标准制药数据模型和内容库。
- 通过使用可复用内容缩短实施周期。
- 利用标准模型和本体，使 SYNAPSE 能够配置客户工作流程。
任职要求
- 在科学数据架构、实验室或制造信息学（LIMS、MES 或 ELN）或生命科学解决方案咨询领域拥有至少 10 年经验。
- 具备向高管受众提供建议的经验。
- 深入理解端到端制药流程。
- 具有实施数据架构并将其映射至 ISA-88 和 ISA-95 的实践经验。
- 具备实验室数据标准的实际应用知识，包括 Allotrope Framework（ASM/AFO）。
- 了解 GAMP 5、21 CFR Part 11/EU Annex 11、ALCOA+ 以及 ICH Q12/Q14。
- 具有将 LLM 或智能体 AI 应用于科学数据建模、本体开发或内容生成的实践经验。
- 熟悉科学本体，包括 Allotrope Foundation Ontology、OBO Foundry 本体（如 OBI 和 ChEBI）以及 QUDT。
- 曾设计可扩展、可复用的数据模型、工作流程或内容库。
- 具有组建和管理科学领域专家及软件开发人员团队的经验。
- 拥有相关领域硕士或博士学位，或具备同等经验。
- 了解 L4 企业系统、L3 LIMS、MES 和排程系统，以及 L2 自动化。
- 熟悉 SiLA 2、OPC UA LADS、ISO IDMP、LOINC/HL7 FHIR 和 GS1 者优先。
- 参与过 Allotrope、Pistoia Alliance 或 BioPhorum 联盟活动者优先。
- 有在快速成长的公司中利用精干资源取得出色成果的经验。
福利待遇
- 全远程工作环境。
- 灵活休假（FTO）。
- 可灵活选择适合自己的生活方式。
- 持续学习与发展机会。