职位
一个更健康的未来。这是推动我们创新的动力。不断推进科学进步，确保每个人都能获得他们今天和未来几代人所需的医疗保健。创造一个我们都有更多时间与所爱之人相处的世界。这就是让我们成为罗氏的原因。
人工智能、数据和计算科学的进步正在改变药物发现和开发。罗氏在Genentech（gRED）和制药（pRED）的研究和早期开发组织展示了这些技术如何加速研发，利用数据和新型计算模型来推动影响。在gRED和pRED之间无缝的数据共享和模型访问对于最大化这些机会至关重要。新的计算科学卓越中心（CS CoE）是一个战略性、统一的团队，其目标是利用数据和人工智能（AI）的变革力量，帮助我们在pRED和gRED的科学家为全球患者提供更多创新和变革性的药物。
CS CoE内的数据和数字催化剂（DDC）部门是一个多元化、好奇心强且行动导向的团队，位于计算、工程和科学的交汇处，旨在提升我们的技术卓越性。团队的重点是与信息学和科学界合作，创建一个推动科学发现和加速决策的数据和计算生态系统。我们旨在通过可扩展和集成的解决方案来现代化我们获取、存储、链接、共享、查找和分析数据的能力，真正让每个数据点都发挥作用。作为实验室工作流程和数据领域的负责人，这位高级产品负责人将在定义和执行对药物发现研究至关重要的产品系列战略中发挥关键作用。
实验室工作流程和数据领域为研究设计、实验管理与执行、测定数据与见解以及AI/ML解决方案提供端到端的数字骨干。它涵盖假设和研究设计（协议撰写、审批、ELN链接）、实验编排（输入、调度、LIMS/LES执行）以及自动化、来源和保管链的完整样本和材料生命周期。该领域还提供测定数据和见解能力——标准化数据摄取、二级和三级处理管道、质量控制、谱系、协调和分析就绪的数据集——由受管理的研究主数据、共享本体和可互操作的API支撑。
作为In Vivo工作流程的高级首席产品负责人，您将与In Vivo研究的高级科学领导层合作，提供一个贯穿各种研究设计的连贯、端到端的产品体验。您的任务是将科学战略转化为可操作的、结果驱动的产品路线图，连接研究设计实体选择和注册协议执行观察以及样本收集数据获取和处理见解，减少每次交接的摩擦，并提供以科学生产力和可重复性为核心的集成体验。您将与技术能力领导者和相邻产品领导者紧密合作，以支持这一战略，影响功能和平台路线图。集成的端到端In Vivo解决方案很重要，因为它们将分散的研究工具链转变为连贯的操作系统——链接研究设计、实体注册、协议执行、数据捕获和见解。通过在每个步骤标准化标识符、元数据和来源，这些解决方案减少返工，提高首次执行正确性，并确保结果在研究、模式和治疗领域之间可重复和可重用。
您将与In Vivo科学家、研究主任、实验室经理、动物操作和自动化专家深入合作，了解实验假设、监管和伦理限制以及吞吐量需求。同时，您将与产品经理、工程、数据和用户体验团队合作，设计真正“从科学开始”并在整个组织中扩展的工作流程。
这是一个激动人心的机会，可以显著影响和加速多样化治疗的发现，从根本上改善患者的生活。您将与Genentech的顶级科学家、药物发现专家和AI/ML专家紧密合作。
主要职责
• 定义与研究优先事项和投资组合需求一致的集成In Vivo工作流程产品的愿景、战略和多年路线图。
• 管理支持In Vivo研究的产品和解决方案组合
• 提供端到端、以研究为中心的工作流程，连接研究设计、协议执行、动物群体、剂量和观察、样本和材料生命周期、测定输出和见解，具有明确的来源、访问控制和可审计性。
• 使用API优先、本体对齐模式推动平台互操作性；确保与ELN、LIMS、实验室自动化、仪器和数据平台的无缝集成，并一致使用GUPRI和受管理的主数据。
• 通过与PI、研究主任、科学家、测定所有者和运营的持续发现，将科学需求转化为产品结果；将验证的用例转化为具有明确成功标准的优先史诗。
• 从试点到规模化采用的高价值交付顺序，平衡基础平台能力与近期科学价值；管理跨相邻产品系列和共享服务的依赖关系。
• 通过建立沟通计划、培训课程、超级用户网络和持续反馈循环来引领变革和采用。
• 在产品、工程、数据/AI、用户体验、QA/CSV、安全、隐私和供应商之间协调跨职能交付；消除障碍，管理风险，并保持持久的交付节奏。
• 通过指导产品经理和软件工程师，培养科学同理心，并在整个领域内促进可用性、实验和持续改进来发展人才和文化。
您是谁
在招聘新员工时，我们寻找那些受到我们使命启发并在协作、严格和创业文化中茁壮成长的人。我们的人才对于为患者带来新药至关重要，我们致力于成为一个非凡的工作场所。
理想的候选人将具备以下许多条件：
• 在生命科学研发（生物技术、制药、CRO或研究技术）领域拥有10年以上的产品领导经验，拥有为科学家和研究运营服务的复杂产品的端到端所有权。
• 深入了解In Vivo和转化研究工作流程——从假设和研究设计到协议执行、观察、采样和下游数据分析。
• 对实验室信息学基础有深刻理解，包括ELN/LIMS、自动化、样本和材料跟踪，以及注册表和主数据（例如，实体标识符、受控词汇表）如何实现可重复性。
• 在API优先和事件驱动的集成模式、数据建模和本体、谱系和来源、访问控制模型（基于项目和研究）以及设计中的安全性和隐私方面具备系统和数据敏锐度。
• 通过遥测和基于证据的迭代支持的可衡量结果的交付（例如，周期时间减少、首次执行正确性、实体和数据集的重用、改进的请求到启动SLA）。
• 在PI、研究主任、实验室经理、测定所有者、数据和AI团队、工程和执行赞助商之间证明的利益相关者领导能力；优秀的书面和口头沟通能力。
• 领导从遗留工具迁移的经验，包括数据清理、模式映射、切换策略、共存和在对活动研究最小干扰的情况下退役。
• 在全球矩阵组织中操作的舒适度，具备强大的变更管理、路线图排序和风险管理技能。
优先资格
• 生命科学学科和/或软件工程/研究信息学的高级学位（博士、硕士）
• 在制药/生物技术/生命科学领域的软件产品管理方面拥有丰富经验；优先具备In Vivo研究的专业知识
• 在主数据管理、FAIR数据实践和治理操作模型（数据管理、元数据质量、变更控制）方面的经验。
• 熟悉跨相关测定系列（例如，生物分析、PK/PD、流式细胞术、成像、测序/组学）的实验室自动化和仪器集成。
• 在研究中启用AI/ML的经验（协调的标识符、策划的训练数据集、模型可重复性）以及在临床前和人源数据中的伦理、隐私、同意和知识产权限制。
根据加利福尼亚州主要地点的预期薪资范围为$170,200至$316,000。实际薪酬将根据经验、资格、地理位置和法律允许的其他与工作相关的因素确定。根据个人和公司表现，可能会提供年度酌情奖金。此职位还符合下方链接中详细说明的福利。
福利
此职位提供搬迁福利。
#ComputationCoE
Genentech是一个平等机会雇主。我们的政策和实践是基于优点、资格和能力雇用、晋升和对待所有员工和申请人。公司的政策禁止非法歧视，包括但不限于基于受保护退伍军人身份、残疾人身份的歧视，并符合所有联邦、州或地方法律。
如果您有残疾并且在在线申请过程中需要住宿，请通过填写此表格与我们联系：申请人住宿。
