Digital Solution Lead - Clinical & Real World Evidence — Roche

Vollständige Beschreibung

Bei Roche können Sie sich als Sie selbst zeigen, umarmt für die einzigartigen Qualitäten, die Sie mitbringen. Unsere Kultur fördert persönlichen Ausdruck, offenen Dialog und echte Verbindungen, in denen Sie geschätzt, akzeptiert und respektiert werden, wer Sie sind, so dass Sie sowohl persönlich als auch beruflich gedeihen können. Auf diese Weise wollen wir Krankheiten verhindern, stoppen und heilen und sicherstellen, dass jeder heute und für kommende Generationen Zugang zu Gesundheitsversorgung hat. Treten Sie Roche bei, wo jede Stimme wichtig ist.

Die Position Als Clinical and Real World Evidence Digital Solution Lead (Technology Consultant) verfügen Sie über ein fundiertes Verständnis für komplexe geschäftliche und wissenschaftliche Workflows, Data Science Workflows, AI/ML/GenAI-Technologien und moderne Datenplattformfunktionen, einschließlich KI-fähiger Datenproduktanforderungen. Sie unterstützen die Identifizierung, Bewertung, Entwicklung und Skalierung innovativer Daten und KI-Funktionen im realen und klinischen Daten-Ökosystem.

Diese Rolle verbindet Geschäftsanforderungen, Data-Science-Know-how, Evidenzgenerierungs-Workflows und Plattform-Engineering, um sicherzustellen, dass neue Fähigkeiten von Idee und Proof of Concept zu skalierbaren, geregelten und nachhaltigen digitalen Lösungen führen.

Als vertrauenswürdiger technischer und datenwissenschaftlicher Partner tragen Sie zu PoCs, Produktbewertungen, Datenprodukt-Roadmaps und der Produktentwicklung innovativer Lösungen bei. Sie tragen dazu bei, dass neu entstehende Fähigkeiten auf Geschäftswert, wissenschaftliche Relevanz, technische Machbarkeit, Skalierbarkeit, Governance und Kosteneffizienz hin bewertet werden und in das breitere RW & C-Datenökosystem passen.

Der Bereich Real World & Clinical Data Innovation konzentriert sich auf die Beschleunigung der Nutzung von realen Daten und klinischen Studiendaten, um die Generierung von Evidenz, klinische Entwicklung, Studiensimulation und KI-fähige Entscheidungsfindung zu unterstützen. Der Bereich arbeitet an der Schnittstelle von Data Science, Platform Engineering, Datenprodukten, GenAI, Governance und Geschäftsstrategie. Seine Mission ist es, Fähigkeiten zu identifizieren und zu skalieren, die den Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten verbessern, wiederverwendbare Datenprodukte ermöglichen, fortschrittliche Analysen unterstützen und die Generierung zuverlässiger Beweise beschleunigen. Schwerpunkte sind die Entwicklung klinischer Einblicke, die Bereitstellung wiederverwendbarer Datenprodukte, die Bewertung externer RWD-Analyseplattformen, neuartige Datenlizenzmodelle, GenAI-fähige Workflows, Studiensimulation und KI-fähige Datengrundlagen.

Die Gelegenheit

• Verantwortlichkeit/Problemlösung: Frames komplexe Geschäftsprobleme, treibt die Ursachenanalyse voran, verwaltet den Umfang und stellt sicher, dass die technischen Ergebnisse mit den organisatorischen Zielen übereinstimmen, einschließlich KI-fähiger Daten und ethischer KI-Anforderungen.
• Stakeholder Management: Engagiert Stakeholder über organisatorische Grenzen hinweg, fungiert als vertrauenswürdiger Berater für die Führung und fördert die Ausrichtung zwischen den Teams.
• Impact/Strategie: Bietet hochwertige Lösungen, die auf die Geschäftsstrategie ausgerichtet sind, bewertet strategische Optionen und Risiken und hilft bei der Gestaltung langfristiger Roadmaps.
• Komplexität / (Produktgröße): Funktioniert auf Produkt- oder Produktlinienebene, steuert sich ändernde Anforderungen und übersetzt komplexe Probleme in skalierbare, produktionsfähige Lösungen.
• Technische Fähigkeiten und praktische Expertise: Wendet starke technische, datenwissenschaftliche und AI / ML / GenAI-Know-how an, um KI-fähige Datenprodukte zu definieren, Lösungen zu bewerten und PoC-Prototypen zu erstellen, wobei der Schwerpunkt auf GenAI und Agentic AI liegt, einschließlich ihrer Anwendung in sensiblen und regulierten Datenumgebungen.
• Dateninnovation und Fähigkeitsentwicklung: Identifiziert und formt Daten und KI-Fähigkeiten für RWD, klinische Datenwiederverwendung, Studiensimulation und Evidenzgenerierung. Übersetzt wissenschaftliche und geschäftliche Anforderungen in skalierbare, wiederverwendbare und regulierte Plattformfunktionen von PoC durch Produktisierung.

Wer Du bist

• Universitätsabschluss oder gleichwertige Erfahrung in Data Science, Informatik, Bioinformatik, Statistik, Ingenieurwesen, Mathematik, Life Sciences oder einem anderen relevanten wissenschaftlichen oder technischen Bereich.
• Starke praktische Erfahrung