Специалист по управлению исследовательскими данными (FAIR) и медицинским публикациям
Нужно готовить медицинские и health-informatics публикации для журналов Scopus/WoS и приводить исследовательские данные в соответствие принципам FAIR — от сбора до депонирования и цитирования. Требуется магистерская степень в медицине, эпидемиологии, биостатистике или data science, опыт соавторства в рецензируемых статьях, знание R или Python, Git, клинических терминологий и стандартов (FHIR, OMOP, DICOM), английский B2+. Предлагают работу с реальными клиническими данными, систематическими обзорами и публикациями в ведущих журналах.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
Цель роли Поддержка подготовки медицинских публикаций и публикаций по медицинской информатике для журналов, индексируемых в Scopus/WoS, и обеспечение соответствия лежащих в их основе исследовательских данных принципам FAIR — Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (находимые, доступные, совместимые, переиспользуемые) — от сбора до депонирования и цитирования.
- Литература и доказательства
- Поиск и скрининг литературы в PubMed/MEDLINE, Embase, Cochrane Library, Scopus, Web of Science
- Составление воспроизводимых поисковых запросов; проведение систематических или scoping-обзоров в соответствии с PRISMA
- Скрининг заголовков/аннотаций и полных текстов в Rayyan или Covidence; документирование критериев включения/исключения
- Извлечение данных в структурированные таблицы доказательств; оценка риска систематической ошибки (RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2, GRADE)
- Подготовка разделов Background и Related Work
- Работа с клиническими данными
- Подготовка, очистка и валидация клинических наборов данных (выгрузки из EHR, данные регистров, CRF клинических испытаний, метаданные визуализации)
- Деидентификация и псевдонимизация данных пациентов в соответствии с GDPR/HIPAA и местными нормативными требованиями
- Сопоставление данных с распространёнными стандартами и терминологиями: OMOP CDM, HL7 FHIR, ICD-10/11, SNOMED CT, LOINC, DICOM
- Проведение статистического анализа (R, Python, SPSS, Stata): анализ выживаемости, регрессия, диагностическая точность, расчёт размера выборки и мощности
- Создание графиков, forest plots, блок-схем и таблиц публикационного качества
- Управление данными по принципам FAIR
- Написание и ведение планов управления данными (DMP) с использованием DMPonline или шаблонов финансирующих организаций
- Создание подробных метаданных с использованием DataCite, DCAT, schema.org и доменных схем; применение MIABIS/CDISC там, где это уместно
- Присвоение и управление постоянными идентификаторами (DOI, ORCID, ROR); обеспечение корректного цитирования данных
- Депонирование наборов данных и кода в соответствующие репозитории: Zenodo, Dryad, PhysioNet, EGA, dbGaP, figshare, институциональные репозитории
- Применение контролируемых словарей и онтологий (SNOMED CT, LOINC, MeSH, HPO, OBO Foundry) для обеспечения совместимости
- Определение условий доступа и лицензирования (CC BY, CC0, контролируемый доступ по DUA); документирование происхождения данных
- Оценка наборов данных по индикаторам зрелости FAIR (FAIRsharing, F-UJI, FAIR Evaluator) и устранение выявленных пробелов
- Поддержание воспроизводимых пайплайнов анализа и контроля версий (Git, renv/conda, Docker); публикация кода с DOI
- Рукопись и подача
- Написание разделов Methods и Results; редактирование и вычитка полной рукописи на академическом английском языке
- Применение соответствующего руководства по отчётности: CONSORT, STROBE, PRISMA, STARD, TRIPOD, CARE, SPIRIT
- Форматирование в соответствии с шаблоном целевого журнала, ограничениями по объёму и стилем оформления ссылок (Vancouver/AMA/APA)
- Проверка на плагиат и с помощью систем обнаружения AI; повышение оригинальности
- Определение целевых журналов; проверка квартиля, тематического охвата, APC и сроков рассмотрения
- Подготовка сопроводительного письма, highlights, графического резюме, описания вклада авторов (CRediT), заявлений о конфликте интересов и доступности данных
- Подача через Editorial Manager, ScholarOne или OJS; отслеживание статуса и подготовка ответов рецензентам
- Регистрация исследований и протоколов там, где это требуется (ClinicalTrials.gov, PROSPERO, OSF)
- Этика и соответствие требованиям
- Подготовка заявок в IRB/комитет по этике, форм информированного согласия и поправок
- Ведение аудиторских следов, записей об обработке данных и соглашений об использовании данных (Data Use Agreements)
- Обеспечение соответствия институциональным, национальным требованиям и мандатам финансирующих организаций в области открытой науки
Что ждём от вас
- Степень магистра или выше в области медицины, общественного здравоохранения, эпидемиологии, биостатистики, биоинформатики, медицинской информатики или науки о данных
- Опыт написания или соавторства как минимум 1–2 рецензируемых статей в области, связанной со здоровьем
- Практическое знание принципов FAIR и практики управления исследовательскими данными
- Английский язык на уровне B2+ с уверенным чтением и письмом в академическом стиле
- R или Python для статистического анализа; уверенное владение Git
- Знакомство с клиническими терминологиями и как минимум одним стандартом данных (FHIR, OMOP или DICOM)
- Zotero/Mendeley; шаблоны журналов в LaTeX или Word
- Исключительная внимательность к деталям, надёжность в соблюдении сроков, способность работать самостоятельно
- Будет преимуществом
- Публикации в журналах Scopus Q1–Q2
- Сертификация или формальное обучение в области управления данными (CODATA/RDA, ELIXIR, GO FAIR)
- Опыт систематических обзоров или работы с данными клинических испытаний
- Сертификация GCP
- Опыт подготовки грантовых заявок (Horizon Europe, национальные научные фонды)
- Английский язык
Стек и инструменты
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 14 похожих вакансий за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
В долларовых вакансиях за это платят в 1,7 раза больше
Сравниваем один и тот же срез: Data/ML, middle, за 90 дней.
Казахстан (KZT)
650 000 ₸
500 000 – 700 000 ₸ · 17 вакансий
Международные (USD)
1 104 775 ₸
662 865 – 2 629 365 ₸ · 25 вакансий
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
Аналитик
~700 000 ₸ оценка
Компания BSS ищет специалиста по внедрению речевых технологий, чат-ботов и виртуальных ассистентов на базе нейросетей и машинного обучения. Нужно собирать требования у заказчика, проектировать сценарии диалогов, писать интеграции на Python, готовить и размечать данные для обучения моделей распознавания речи. Обязательно отличное знание казахского языка, приветствуется опыт системного аналитика и английский. Предлагают удалёнку, гибкий график, ДМС и бесплатное изучение английского.
Java Data Engineer
~1 104 775 ₸ оценка
Нужен Java Data Engineer в команду крупного банка для развития централизованного хранилища данных объёмом более 10 ПБ. Задачи — разработка и оптимизация ETL-процессов, валидация данных, интеграционные проекты на Hadoop. Ждут опыт с DWH, экосистемой Hadoop (HDFS, Hive, Spark, HBase), хорошее знание SQL и Java, скрипты на bash/Perl/Python. Предлагают ДМС, технику, обучение и конференции за счёт компании.
Data Engineer
~1 104 775 ₸ оценка по стеку
Укрэксимбанк ищет Data Engineer в команду дата-инженеров. Нужно проектировать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны между Oracle/PostgreSQL и хранилищами (PostgreSQL, AWS), оркестрировать их через Apache Airflow, следить за качеством данных. Требуется опыт с Airflow от года, уверенный SQL, Python на уровне production-кода и базовый AWS. Предлагают официальное трудоустройство, дополнительные дни отпуска и обучение.
Аналітик даних / Data Analyst
~1 104 775 ₸ оценка
Аналитик данных в IT-компании Группы Нафтогаз: строить аналитические модели, дашборды в Power BI и дата-архитектуру на Microsoft Fabric, интегрировать данные из разных источников и развивать ETL/ELT-процессы. Нужны уверенный SQL, Python для работы с данными, опыт моделирования данных и коммуникация с бизнес-заказчиками. Предлагают работу с современным аналитическим стеком, официальное трудоустройство, медстраховку и до 31 дня оплачиваемого отпуска.
Разработчик AI/LLM решений
~1 104 775 ₸ оценка
Нужно разрабатывать и поддерживать production-решения на базе AI, LLM и агентов: вести полный цикл разработки, интегрировать LLM-компоненты и обеспечивать их стабильную работу. Предстоит тесно взаимодействовать с инженерами и бизнес-заказчиками, проектировать надёжные AI-системы. Работа полностью удалённая, в рамках ЕС.
Разработчик Qlik Replicate/Talend
~1 104 775 ₸ оценка
Нужен data-инженер с опытом от 3 лет для разработки и автоматизации пайплайнов репликации данных на Qlik Replicate с CDC и стримингом в Kafka/Redshift. Требуется опыт full lifecycle ETL, работа с SQL/NoSQL, Java или Python и моделированием данных. Удалённый формат, оформление по ТК РФ, ДМС, техника и бонусы от IBS.