应用人工智能工程师，临床信息学——礼来，波士顿现场办公
为礼来的临床试验、生物样本库和转化医学项目开发应用人工智能与机器学习能力。 利用临床、分子和人群数据刻画患者表型，为未来治疗方案生成证据。
描述
- 创建并实现生产化的智能体人工智能工具，让研究人员能够使用自然语言查询临床数据
- 利用生物医学本体、试验注册库和经过整理的通路资源，使检索增强生成输出建立在经验证的生物学知识之上
- 应用无监督和自监督方法，在临床试验及生物样本库数据集中识别患者类型和分子疾病亚型
- 基于整合的临床与组学变量构建生存分析和动态治疗方案估计器
- 将多样化的临床试验和生物样本库数据源标准化为共享数据表示
- 在部署后评估并持续监测模型质量、安全性和运行可靠性
- 协调支持礼来研究项目的供应商、承包商和外部合作伙伴
- 为用于二次和探索性分析的锁定试验数据库开发基于 SDTM 和 ADaM 的数据管道
- 分析已完成的临床试验，研究亚组效应、治疗异质性以及应答者和非应答者模式
- 应用自然语言处理分析不良事件叙述、临床记录和研究者评论，以发现潜在安全信号
- 重建患者纵向病史，研究疾病进展、治疗反应动力学和事件发生时间终点
- 设计覆盖已完成临床试验的跨研究荟萃分析和整合工作流
- 利用包括 UK Biobank 和 All of Us 在内的大型生物样本库队列进行外部验证和数据丰富
- 通过数据版本控制、容器化计算和可审计的分析记录实施可复现的研究运营
- 按照 HIPAA、GDPR 以及适用的 IRB 和伦理委员会标准开展研究
任职要求
- 拥有生物医学信息学、计算生物学、生物信息学、统计遗传学、流行病学、计算机科学或相关定量学科的硕士学位，或具有同等转化数据科学深度的医学博士/哲学博士学位，并且至少具有六年使用临床试验数据集（SDTM/ADaM）、生物样本库数据或大型人群健康数据集的研究经验
- 拥有生物医学信息学、计算生物学、生物信息学、统计遗传学、流行病学、计算机科学或相关定量学科的博士学位，或具有同等转化数据科学深度的医学博士/哲学博士学位，并且至少具有三年使用临床试验数据集（SDTM/ADaM）、生物样本库数据或大型人群健康数据集的研究经验
- 具备将人工智能工具部署到生产环境并用于临床数据分析的经验
- 具备使用 Python 和/或 R 进行机器学习与统计建模的高级技能
- 精通 SQL
- 具有使用云端研究计算平台的经验，优先考虑 DNAnexus、AWS、Google Cloud、Azure 或高性能计算集群经验
- 了解包括大语言模型微调和从零训练基础模型在内的高级生成式人工智能技术
- 具有在高性能计算环境中工作的经验
- 全面了解 CDISC 标准，包括 SDTM 和 ADaM
- 能够证明在临床或基因组研究中应用生存分析、因果推断、自然语言处理和深度学习的经验
- 深入理解 OMOP CDM、HL7 FHIR Genomics 及主流生物医学本体
- 具有使用包括 UK Biobank 和 All of Us 在内的主要公共及受限访问生物样本库开展研究的实践经验
- 具有将联邦学习、差分隐私或安全计算方法应用于多中心生物医学研究的经验
- 在临床人工智能、转化信息学、基因组学或相关学科拥有同行评审发表记录
- 熟悉目标试验框架及其在生物样本库数据中的应用
- 了解药物基因组学、药物反应建模或临床试验 PK/PD 分析
- 具有构建生物医学知识图谱、应用图机器学习或使用基于本体的推理的经验
- 具有分析多组学数据集的实践经验
- 能够遵守 HIPAA、GDPR 以及适用的 IRB 和伦理委员会要求
福利待遇
- 有资格参加公司奖金计划，奖金部分取决于组织和个人业绩
- 雇主赞助的 401(k) 计划
- 养老金计划
- 休假时间
- 医疗保险
- 牙科保险
- 视力保险
- 处方药保险
- 医疗保健和/或受抚养人护理灵活支出选项
- 人寿保险和身故福利
- 休假及请假计划
- 员工援助计划、健身项目以及员工俱乐部和活动等身心健康支持
- 员工资源团体