Data Analyst I-Personalized Medicine

Присоединяйтесь к лаборатории доктора Лили Чан в Институте персонализированной медицины Иканской школы медицины, расположенной в Манхэттене, Нью-Йорк, США. Это исключительная возможность стать частью ведущего учреждения в области медицинских исследований и ухода за пациентами.

Мы активно исследуем передовые направления, такие как:

• Обработка естественного языка (NLP)
• Большие языковые модели
• Предиктивное моделирование исходов заболеваний
• Персонализированные терапевтические рекомендации
• Стандарты общих моделей данных EHR (например, OMOP)
• Мультимодальное глубинное обучение (геномика, изображение и клинические данные) для поддержки клинических решений
• Надзорное обучение для выявления биологически значимых подтипов заболеваний

Наши исследования охватывают различные области заболеваний, включая нефрологию, кардиологию, радиологию, психиатрию и многие другие.

Как аналитик данных, вы получите доступ к:

• Более 8 миллионам записей пациентов через хранилище данных Mount Sinai
• Программе BioMe Biobank, охватывающей более 30 000 пациентов с данными полногеномного секвенирования, связанными с продольными клиническими данными

У вас будет возможность разрабатывать собственные исследовательские проекты и сотрудничать как с местными, так и международными исследованиями.

• Разработка и написание специализированных приложений для удовлетворения требований базы данных для ввода данных, управления и отчетности
• Помощь в разработке планов и руководств по управлению данными для обеспечения точности данных и контроля качества
• Идентификация и решение проблем управления данными в ходе научных исследований
• Предоставление технической поддержки и обучения персоналу по электронным и удаленным системам учета
• Поддержка запросов и проведения статистических анализов для студентов-медиков, стажеров, резидентов и преподавательского состава
• Поддержание современных знаний о текущих нормативных актах и технологиях в области управления данными
• Написание и подготовка рукописей и других материалов для различных аудиторий
• Выполнение других связанных обязанностей по мере необходимости

• Степень магистра или степень бакалавра с 2-3 годами опыта в области количественной науки (например, биомедицинская информатика, клиническая информатика, машинное обучение, биостатистика, генетика и т.д.)
• Опыт работы с методами биостатистики/машинным обучением, предпочтительно наличие опубликованных работ и/или доступного кода
• Экспертиза в рамках глубинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch, Keras)
• Владение языками программирования и статистическими программами, такими как R и/или Python
• Формальное обучение по компьютерным наукам, статистике или эпидемиологии
• Знакомство с процессом публикации
• Сильные навыки общения и представления на устном и письменном английском языке

Система здравоохранения Mount Sinai привержена разнообразию, равенству и инклюзии. Мы считаем, что это ключевые факторы для достижения высокой результативности. Присоединившись к нам, вы станете частью богатого наследия достижений, образования и медицинских инноваций Mount Sinai.

Мы активно продвигаем равенство в оказании медицинской помощи, образовании и исследованиях. Мы стремимся искоренить расизм и поддерживать всех коллег, подвергающихся дискриминации. Наши лидеры привержены созданию среды антирасистского поведения и созданию инклюзивных, приветливых рабочих мест для всех.

О системе здравоохранения