Sr Director, R&D Data Science

Bei Johnson & Johnson glauben wir, dass Gesundheit alles ist. Unsere Stärke in der Gesundheitsinnovation ermöglicht es uns, eine Welt aufzubauen, in der komplexe Krankheiten verhindert, behandelt und geheilt werden, in der Behandlungen intelligenter und weniger invasiv sind und Lösungen persönlich sind. Durch unsere Expertise in innovativer Medizin und MedTech sind wir einzigartig positioniert, um im gesamten Spektrum der Gesundheitslösungen von heute zu innovieren und die Durchbrüche von morgen zu liefern und die Gesundheit der Menschheit tiefgreifend zu beeinflussen.

Wir suchen einen erfahrenen und visionären Sr Director, um unsere Datenwissenschafts- und digitalen Gesundheitsstrategie für neurodegenerative Erkrankungen zu leiten. Diese Rolle wird innovative Ansätze gestalten und umsetzen, die Multiomics, digitale Gesundheitstechnologien, künstliche Intelligenz und klinische/real-world Evidenz (RWE) nutzen, um die Arzneimittelentdeckung, -entwicklung und den Patienteneinfluss zu beschleunigen.

Sie werden eng mit dem Bereich Neurowissenschaften, der klinischen Entwicklung, quantitativen Wissenschaften, regulatorischen Angelegenheiten und patientenberichteten Ergebnissen sowie externen Partnern zusammenarbeiten, um eine präzise Neurowissenschaftsagenda voranzutreiben. Diese Position bietet die Möglichkeit, zu transformieren, wie wir die Krankheitsbiologie verstehen, neuartige Endpunkte identifizieren, Patienten stratifizieren und bessere Ergebnisse für Menschen mit neurodegenerativen Störungen liefern.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Definition und Umsetzung der Datenwissenschafts- und digitalen Gesundheitsstrategie für Neurodegeneration, Integration von computergestützter Biologie, KI/ML, digitaler Gesundheit und klinischen/RWE-Einblicken.
• Förderung der Anwendung von Multiomics (Genomik, Proteomik, Transkriptomik, Metabolomik usw.) und integrativen Analysen zur Aufdeckung von Krankheitsmechanismen, Biomarkern und neuartigen Zielen.
• Leitung der Entwicklung, Validierung und regulatorischen Einbindung digitaler Werkzeuge und neuartiger Endpunkte zur Verbesserung des Designs klinischer Studien, der Patientenüberwachung und der Versorgungspfade.
• Förderung des Einsatzes von maschinellem Lernen, tiefem Lernen, generativer und agentischer KI zur Beschleunigung der Patientenstratifizierung, Krankheitsmodellierung und translationalen Entdeckung.
• Partnerschaft mit der klinischen Entwicklung und medizinischen Angelegenheiten zur Integration von RWE in die Evidenzgenerierung, Unterstützung der Studienoptimierung, regulatorischen Einreichungen und Bewertung der Auswirkungen in der realen Welt.
• Aufbau starker funktionsübergreifender und externer Kooperationen mit akademischen Gruppen, Technologieanbietern, Regulierungsbehörden und Konsortien, um das Unternehmen an die Spitze der datengestützten Neurowissenschaften zu positionieren.
• Rekrutierung, Entwicklung und Inspiration eines vielfältigen Teams von Wissenschaftlern für digitale Gesundheit, RWE-Experten und computergestützten Neurowissenschaftlern zur Umsetzung strategischer Initiativen.

Qualifikationen:

• Fortgeschrittener Abschluss (PhD, MD oder gleichwertig) in Neurowissenschaften / quantitativen Wissenschaften wie biomedizinische Ingenieurwissenschaften, Datenwissenschaft, Biostatistik, computergestützte Biologie oder einem verwandten Bereich.
• 10+ Jahre relevante Industrie- oder akademische Erfahrung mit nachgewiesener Führung bei der Anwendung datengestützter Methoden zur Arzneimittelentdeckung und -entwicklung.
• 7+ Jahre Erfahrung als People Manager.
• Erfahrung in der klinischen Entwicklung ist erforderlich, mit nachgewiesener Expertise in Neurodegeneration bevorzugt.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe datengestützte Erkenntnisse in klare Strategien für leitende Stakeholder und externe Partner zu übersetzen.

Technische Expertise:

• Beherrschung der Integration von Multiomics (z.B. Genomik, Transkriptomik, Proteomik) und fortgeschrittenen statistischen/kausalen Inferenzmethoden.
• Expertise in der Anwendung digitaler Gesundheitstechnologien (Wearables, Sensoren, mobile Plattformen) und neuartiger Endpunkte in der klinischen Forschung.
• Erfahrung mit großangelegten klinischen Datensätzen, EHR und realen Daten sowie Expertise in fortgeschrittener Modellierung, longitudinaler Analyse und Patientenstratifizierung.
• Nachweisliche wissenschaftliche Beiträge (Präsentationen und Veröffentlichungen) in diesem Bereich sind erforderlich.
• Vertrautheit mit Datenstandards, Datenschutzbestimmungen und regulatorischen Qualifikationswegen ist erforderlich.
• Kenntnisse über Dateninfrastrukturen, Entwicklung von Datenanalyse-Pipelines und deren Implementierung im großen Maßstab sowie moderne KI-Methoden sind von Vorteil.
• Kompetenz in Programmier- und Analyseumgebungen (z.B. Python, R) mit der Fähigkeit, technische Teams auf strategischer Ebene zu leiten.
• Nachgewiesener Erfolg in der Leitung interdisziplinärer Teams an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Biologie und klinischer Entwicklung.