Digital Solution Lead - Clinical & Real World Evidence — Roche

Descrizione completa

A Roche puoi apparire come te stesso, abbracciato per le qualità uniche che porti. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e i legami genuini, dove siete valorizzati, accettati e rispettati per chi siete, permettendovi di prosperare sia personalmente che professionalmente. Questo è il modo in cui vogliamo prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso alla salute oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta.

La posizione Come Leader della soluzione digitale di prova clinica e reale del mondo (Technology Consultant), possiedi una forte comprensione dei flussi di lavoro complessi e scientifici, dei flussi di lavoro della scienza dei dati, delle tecnologie AI/ML/GenAI e delle moderne capacità della piattaforma di dati, compresi i requisiti di prodotto di AI-ready. Sosterrai l'identificazione, la valutazione, lo sviluppo e la scalabilità di dati innovativi e funzionalità AI in tutto il mondo reale e l'ecosistema dei dati clinici.

Questo ruolo collega le esigenze aziendali, le competenze scientifiche dei dati, i flussi di lavoro di generazione delle prove e l'ingegneria delle piattaforme per garantire che le nuove capacità procedano dall'idea e dalla prova del concetto in soluzioni digitali scalabili, regolamentate e sostenibili.

In qualità di partner tecnico e scientifico dei dati di fiducia, contribuirai a PoC, valutazioni dei prodotti, roadmap dei prodotti di dati, produzione di soluzioni innovative. Ti aiuterà a garantire che le capacità emergenti siano valutate per il valore aziendale, la rilevanza scientifica, la fattibilità tecnica, la scalabilità, la governance, l'efficacia dei costi e si adattano all'ecosistema dei dati RW&C più ampio.

L'area Real World & Clinical Data Innovation si concentra sull'accelerazione dell'utilizzo dei dati reali e dei dati clinici di prova, per supportare la generazione delle prove, lo sviluppo clinico, la simulazione dello studio e il processo decisionale AI. L'area lavora all'incrocio tra scienza dei dati, ingegneria delle piattaforme, prodotti di dati, GenAI, governance e strategia aziendale. La sua missione è di identificare e scalare le funzionalità che migliorano l'accesso ai dati di alta qualità, consentono ai prodotti di dati riutilizzabili, supportano analisi avanzate e accelerano la generazione di prove affidabili. Le aree chiave di messa a fuoco includono lo sviluppo dello strato di intuizione clinica, la consegna dei prodotti di dati riutilizzabili, la valutazione delle piattaforme di analisi RWD esterne, nuovi modelli di licenze di dati, flussi di lavoro abilitati a GenAI, attivazione di simulazione di studio e fondazioni di dati AI-ready.

L'opportunità

• Accountability/Problem Solving: Cornici complessi problemi di business, guida l'analisi di root-cause, gestisce l'ambito e garantisce che i materiali di ingegneria si allineano agli obiettivi organizzativi, compresi i dati di AI-ready e i requisiti di AI etici.
• Stakeholder Management: Engages stakeholders attraverso i confini organizzativi, agisce come un consulente affidabile per la leadership e spinge l'allineamento tra le squadre.
• Impatto/Strategia: Fornisce soluzioni ad alto valore allineate alla strategia aziendale, valuta opzioni strategiche e rischi, e aiuta a modellare roadmap a lungo termine.
• Complessità / (dimensione del prodotto): Funziona a livello di prodotto o di linea di prodotto, navigando i requisiti in evoluzione e traducendo i problemi complessi in soluzioni scalabili, pronte alla produzione.
• Capacità tecnica e competenze pratiche: si basa su una forte competenza tecnica, informatica e AI/ML/GenAI per definire prodotti dati pronti all'intelligenza artificiale, valutare soluzioni e costruire prototipi PoC, con particolare attenzione a GenAI e AI agentic, compresa la loro applicazione in ambienti dati sensibili e regolamentati.
• Innovazione dei dati e sviluppo delle capacità: Identificare e modellare le capacità di dati e di AI per RWD, riutilizzo dei dati clinici, simulazione dello studio e generazione delle prove. Traduci le esigenze scientifiche e aziendali in capacità scalabili, riutilizzabili e regolate da PoC attraverso la produzione.

Chi sei?

• Laurea o esperienza equivalente in Data Science, Informatica, Bioinformatica, Statistica, Ingegneria, Matematica, Scienze della Vita, o un altro campo scientifico o tecnico rilevante.
• Esperimenti mani forti