主要職責(zé):
- 參與臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)治理:負(fù)責(zé)處理和優(yōu)化臨床試驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、合規(guī)性和可操作性。
- 參與臨床試驗(yàn)項(xiàng)目報(bào)告的自動(dòng)化開(kāi)發(fā)與維護(hù):設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)臨床試驗(yàn)報(bào)告的自動(dòng)化生成,減少人工干預(yù),提高效率。
- 參與臨床數(shù)據(jù)管理平臺(tái)構(gòu)建、開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證以及培訓(xùn):推動(dòng)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的落地使用,并提供技術(shù)支持和用戶培訓(xùn)。
- 參與一體化搭建相關(guān)腳本開(kāi)發(fā):負(fù)責(zé)相關(guān)腳本開(kāi)發(fā)工作,包括數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)集成等。
- 參與臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心業(yè)務(wù)相關(guān)軟件功能及系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工作:支持臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心的業(yè)務(wù)需求,進(jìn)行軟件功能及系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。
- 參與AI相關(guān)開(kāi)發(fā)工作:利用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理或其他AI技術(shù),優(yōu)化數(shù)據(jù)治理、報(bào)告自動(dòng)化以及臨床數(shù)據(jù)平臺(tái)的智能化功能,提升系統(tǒng)的分析能力和決策支持能力。
任職資格:
教育背景:數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)或相關(guān)專業(yè),本科及以上學(xué)歷。
相關(guān)經(jīng)驗(yàn):2年左右行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn),1年及以上開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),具備AI應(yīng)用相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
語(yǔ)言要求:英語(yǔ)CET6,聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)流利,能夠處理英文技術(shù)文檔和溝通。
工作能力要求:
- 編程語(yǔ)言:熟練掌握Python、SAS的腳本編程語(yǔ)言。
- 數(shù)據(jù)庫(kù)與中間件:熟悉常見(jiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)象存儲(chǔ)能夠設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)并進(jìn)行高效的CRUD操作。
- 開(kāi)發(fā)工具:熟悉Git能夠進(jìn)行代碼版本管理和依賴管理。
- AI開(kāi)發(fā)能力:
- 熟悉至少一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn)。
- 熟練使用RAGflow、dify、coze等AI應(yīng)用平臺(tái)構(gòu)建智能體。
- 了解當(dāng)前流行的大模型的發(fā)展趨勢(shì)
- 法規(guī)與驗(yàn)證:了解GCP及系統(tǒng)驗(yàn)證相關(guān)的法規(guī)要求。
- 邏輯思維與學(xué)習(xí)能力:具備良好的邏輯分析能力,能夠快速學(xué)習(xí)新技術(shù),并將其應(yīng)用到實(shí)際工作中。
- 任務(wù)管理與抗壓能力:能夠在高強(qiáng)度環(huán)境下有效管理任務(wù)和時(shí)間,保持穩(wěn)定的工作表現(xiàn)。
- 溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力:能夠與團(tuán)隊(duì)成員、跨部門(mén)人員進(jìn)行有效溝通,推動(dòng)項(xiàng)目順利實(shí)施。
其他要求:
- 對(duì)醫(yī)療行業(yè)和臨床試驗(yàn)領(lǐng)域有濃厚興趣,愿意在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域長(zhǎng)期發(fā)展。
- 對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有熱情,愿意探索和嘗試新的解決方案。