国立新加坡大学（NUS）杨娄林医学院（NUSmed）的数据工程和人工智能（AI）主管负责塑造长期愿景，利用数据的力量来指导10个转化研究项目（TRPs）的发展，受副院长（研究）的指导。这些项目涵盖了Assoc. Prof Jason Lee的热耐受性和表现中心、Prof Michael Chee的睡眠与认知中心，以及许多相关的临床试验。
这个职位的核心方面是战略架构和领导力，旨在为研究队伍建立一个强大的共同数据基础设施。这个基础设施旨在通过简化数据管理流程、强制执行严格的数据治理和隐私合规性，并优化NUSmed的研究效率，实现显著的成本节约。此外，这个职位处于在医疗保健和生物医学研究领域推广尖端AI和机器学习（ML）能力的前沿。值得注意的是，它强调在临床环境中应用核心前沿技术，如可解释AI（XAI）和隐私保护技术（PPTech），以推动其快速应用，并以提高医疗保健部门的能力和扩大其积极影响为最终目标。此外，主管积极培养与行业领导者、研究机构、医疗保健集群和政府机构的合作关系。这些合作是推进跨学科研究的关键，特别是在数字健康和AI等领域，创新和转型性突破至关重要。主管致力于建立将计算方法纳入医学界的变革性培训计划。这些计划旨在为研究人员、医学生和专业人士提供必要的计算技能，使他们能够进行突破性的发现，并充分发挥机器学习的潜力，产生切实的现实影响。
职责包括：
- 在NUSMed的研究队伍中建立共同数据基础设施，以实现计算效率、成本节约、数据治理和为未来开发（即AI/ML能力）奠定基础
- 建立尖端的MLOps和LLMOps流程，使AI和ML能够大规模应用
- 领导项目，利用前沿技术克服医疗保健中AI和ML应用的障碍，如可解释AI（XAI）和隐私保护技术（PPTech）
- 领导并培养与行业、研究机构、医疗保健集群和政府的重要利益相关者的合作关系
- 建立计算工程师与临床医生之间的跨学科合作项目，并开展计算方法的培训计划
资格要求：
- 本科或硕士学位，如计算机科学、工程学或应用数学等数量学科
- 云技术（如AWS）和敏捷方法（如CSM）的认证
- 具有战略愿景，推动数据驱动的举措和AI在医疗保健领域的应用的领导能力
- 精通数据工程、AI、ML和医疗保健系统
- 具有交付大规模数据平台的成功经验
- 具有领导和培养高技术团队的经验
- 主动积极，具有解决问题、谈判和沟通的能力，能够与多个利益相关者进行接口交流
- 注重通过战略数据和AI/ML在医疗保健领域的应用实现可衡量的影响
更多信息：
地点：肯特岗校区
组织：杨娄林医学院
部门：院长-医学研究办公室
员工推荐资格：否
职位申请ID：23673 
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