Staff Consultant, Research

Wir bei Komodo Health haben die Mission, die globale Krankheitslast zu reduzieren. Wir glauben, dass eine intelligentere Nutzung von Daten entscheidend für diese Mission ist. Deshalb haben wir die Healthcare Map entwickelt – die größte und umfassendste Sicht auf das US-Gesundheitssystem – indem wir anonymisierte, reale Patientendaten mit innovativen Algorithmen und jahrzehntelanger klinischer Erfahrung kombiniert haben. Die Healthcare Map dient als Grundlage für eine leistungsstarke Suite von Softwareanwendungen, die uns hilft, die komplexesten Fragen im Gesundheitswesen für unsere Partner zu beantworten.

Unser Evidence Intelligence-Team wendet Methoden der Gesundheitsökonomie und Ergebnissforschung (HEOR) auf reale Gesundheitsdaten an und generiert Erkenntnisse, die Entscheidungen für die führenden Unternehmen der Lebenswissenschaften, Anbieter und Kostenträger des Landes prägen. Wir arbeiten an der Schnittstelle von klinischer Wissenschaft, Datenanalyse und Kundenstrategie – zunehmend unterstützt durch KI, die es uns ermöglicht, Geschwindigkeit mit Qualität zu verbinden und schneller von Daten zu Entscheidungen zu gelangen, ohne dabei die Strenge zu beeinträchtigen.

In dieser Rolle sind Sie sowohl ein rigoroser analytischer Leiter als auch ein vertrauenswürdiger Berater für Kunden: jemand, der sowohl beim Entwerfen einer Studie als auch beim Verteidigen einer Methodik und beim Übersetzen von Ergebnissen in Maßnahmen am Tisch eines Kundenvertreters gleichermaßen sicher ist. Diese Rolle existiert, um die Mission von Komodo Health voranzutreiben, Gesundheitsakteure mit datengestützten, KI-unterstützten Lösungen zu befähigen, die die Patientenergebnisse und die Gesundheitsversorgung verbessern.

Zu den Verantwortlichkeiten gehören:

• Entwurf und Durchführung von Forschungsstudien unter Verwendung realer Gesundheitsdatenquellen, Anwendung sowohl traditioneller statistischer Methoden als auch neuer KI-gestützter Techniken.
• Leitung von Kundengesprächen und Arbeitssitzungen – Präsentation von Ergebnissen, Navigation durch Fragen in Echtzeit und Anpassung der Analyse basierend auf dem Feedback der Kunden.
• Verdichtung komplexer Datensätze in klare, umsetzbare Erkenntnisse und Kommunikation dieser durch Berichte, Präsentationen und Dialoge, die sowohl technische als auch geschäftliche Zielgruppen ansprechen.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams (Produkt, Datenwissenschaft, Klinik, Vertrieb), um Forschungserkenntnisse in die Produktentwicklung und Strategie zu integrieren.
• Bewertung und Pilotierung neuer KI-Tools – einschließlich der Bereitstellung von Unterstützung für Marmot – um die Geschwindigkeit, Qualität und Reaktionsfähigkeit der Forschung zu verbessern.

Was Sie zu Komodo Health mitbringen (erforderlich):

• PhD oder gleichwertiger Abschluss in einem quantitativen Bereich (z.B. Epidemiologie, Biostatistik, Gesundheitsökonomie) oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Gesundheitsforschung oder -analyse, vorzugsweise in einem kundenorientierten Beratungs- oder Industrieumfeld.
• Nachgewiesene Fähigkeiten im Management von Kundenbeziehungen – Erfahrung in der Führung von Dialogen mit Kundenvertretern, Management von Erwartungen und Übersetzung von mehrdeutigen Fragen in einen klaren Forschungsplan.
• Erfahrung in der Durchführung von End-to-End RWE/HEOR-Studien, vom Design bis zur Verbreitung unter Verwendung beschreibender und anspruchsvoller Analysen.
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Ergebnisse in klare, umsetzbare Erkenntnisse für technische und geschäftliche Zielgruppen zu verdichten.

Zusätzliche Fähigkeiten und Erfahrungen, die wir priorisieren würden (wünschenswert):

• Erfahrung mit realen Gesundheitsdatenquellen (z.B. elektronische Gesundheitsakten, Abrechnungsdaten).
• Kenntnis der Trends in der Gesundheitsbranche, einschließlich regulatorischer, marktbezogener und KI-Adoptionsdynamiken.
• Vertrautheit mit fortgeschrittenen statistischen Methoden zur Analyse longitudinaler oder hierarchischer Daten.