О роли
Хотите применить науку о данных к одной из самых важных задач в области медицинских исследований: обеспечению безопасного использования конфиденциальных данных в масштабах?
В этой роли вы будете разрабатывать меры контроля конфиденциальности и безопасности, которые защищают участников, помогая исследователям получать инсайты быстрее и безопаснее.
Our Future Health — это амбициозное сотрудничество между государственным, благотворительным и частным секторами, направленное на то, чтобы помочь людям жить здоровее и дольше благодаря лучшей профилактике, более раннему выявлению и улучшенному лечению заболеваний. Мы ускорим открытие новых методов раннего выявления заболеваний и оценку новых диагностических инструментов, чтобы помочь выявлять и лечить болезни на ранних стадиях, когда результаты обычно лучше. С более чем 2,5 миллионами добровольцев по всей Великобритании мы сейчас являемся крупнейшей в мире программой медицинских исследований такого рода, и наша группа добровольцев также более разнообразна, чем в других аналогичных программах медицинских исследований.
Технологии и данные являются центральными для нашей миссии. Наши системы обеспечивают работу веб-сайтов, клиник по всей Великобритании, защищённых аналитических и исследовательских систем, конвейеров, которые обрабатывают высокочувствительные медицинские и генетические данные, и мы продолжаем развивать наши возможности в области науки о данных для поддержки этой амбиции.
Чтобы безопасно реализовать нашу амбицию, нам необходимо продолжать развивать мирового класса подходы к конфиденциальности данных, безопасности данных и ответственному доступу к медицинским данным. Мы ищем старшего специалиста по науке о данных, специализирующегося на конфиденциальности, безопасности и моделировании рисков, который поможет проектировать, создавать и масштабировать управляемые данными меры контроля, которые защищают участников и одновременно позволяют проводить передовые исследования.
Это практическая роль, в которой вы примените сильные навыки науки о данных и инженерный подход к реальным операционным задачам: проверка безопасных результатов, риск повторной идентификации, риски конфиденциальности в обученных моделях, синтетические данные и управляемые данными меры безопасности. Вы будете тесно сотрудничать с командами из отделов продукта, безопасности, инженерии, науки, защиты данных и операций с исследователями, а также с внешними экспертами для разработки практичных, масштабируемых и основанных на доказательствах решений.
От вас ожидается тесное взаимодействие с пользователями этих систем, включая исследователей, рецензентов Airlock, рецензентов по управлению доступом и специалистов по безопасности, чтобы понять их рабочие процессы, проблемные моменты и решения по рискам. Ключевой частью роли будет превращение сложных проблем конфиденциальности и безопасности в доверенные алгоритмы, доказательства и автоматизированную поддержку.
Что вы будете делать
•Разрабатывать управляемые данными подходы к контролю раскрытия информации и проверке безопасных результатов, поддерживая масштабирование нашей среды доверенных исследований (TRE) Airlock. Это может включать создание алгоритмов и автоматизированных инструментов проверки для классификации результатов, обнаружения потенциально раскрывающего содержания, выявления моделей риска и предоставления объяснимой поддержки принятия решений для рецензентов-человек.
•Работать напрямую с рецензентами Airlock и операционными пользователями, чтобы понять, где автоматизация может помочь, где необходима человеческая оценка, и как должны быть разработаны инструменты для поддержки последовательных, проверяемых и пропорциональных решений.
•Вносить вклад в наш подход к деидентификации и оценке риска повторной идентификации, помогая оценивать, как меняется риск конфиденциальности в разных наборах данных, моделях доступа и аналитических результатах.
•Помогать развивать наши подходы к безопасному использованию ИИ с медицинскими данными, включая оценку и управление рисками конфиденциальности, связанными с обученными моделями.
•Изучать и разрабатывать подходы к генерации синтетических данных, оценивая, как синтетические данные могут использоваться безопасно и эффективно, а также как оценивать компромиссы между конфиденциальностью, точностью и полезностью различных подходов.
•Сотрудничать с нашей командой информационной безопасности по оценке управляемых данными мер безопасности, методам обнаружения угроз и мониторинга, включая выявление сигналов рискованного поведения, аномальной активности или неправильного использования сред доступа к данным, а также количественную оценку киберрисков.
•Создавать прототипы и код производственного качества, работая с инженерами для превращения перспективных подходов в надёжные, поддерживаемые и проверяемые инструменты.
•Тесно сотрудничать с коллегами из областей управления, юридического сопровождения, этики и операций, чтобы обеспечить соответствие технических мер их требованиям.
•Следить за новыми методами в области статистического контроля раскрытия информации, технологий повышения конфиденциальности, безопасности ИИ, синтетических данных, деидентификации и вычислений с сохранением конфиденциальности.
Эта роль будет полностью гибридной с ожиданием, что мы собираемся вместе в нашем офисе в Холборне, Лондон, как минимум раз в месяц.
Требования
Мы приветствуем заявки от всех, кто может не соответствовать всем критериям полностью, поэтому если у вас есть большинство из перечисленного ниже, мы хотели бы услышать вас:
•Значительный опыт применения науки о данных, машинного обучения, статистического моделирования или продвинутой аналитики к сложным реальным наборам данных.
•Сильные прикладные статистические знания, включая способность количественно оценивать риск и неопределённость, оценивать предположения, разрабатывать методы валидации, интерпретировать несовершенные или неполные данные и сообщать об ограничениях статистических или моделей машинного обучения.
•Сильные навыки Python и опыт написания поддерживаемого, производственного кода.
•Опыт работы в кросс-функциональных командах с инженерами-программистами, инженерами данных или платформенными командами для проектирования и доставки продуктов данных, конвейеров, аналитических сервисов или инструментов поддержки принятия решений.
•Ориентированность на пользователя в технической реализации: вы комфортно работаете с людьми, которые эксплуатируют, рецензируют, управляют или зависят от систем данных, и можете переводить их потребности в технические требования.
•Прикладной опыт машинного обучения и понимание распространённых атак на конфиденциальность данных и моделей, таких как запоминание, вывод членства, вывод атрибутов, инверсия модели или утечка через выходы модели.
•Знакомство с методами машинного обучения с сохранением конфиденциальности, технологиями повышения конфиденциальности или смежными областями исследований (например, федеративное обучение, безопасная агрегация, дифференциальная конфиденциальность или конфиденциальные вычисления).
•Опыт работы с чувствительными, конфиденциальными или регулируемыми данными и глубокое понимание рисков конфиденциальности, конфиденциальности или информационной безопасности.
•Способность переводить неоднозначные операционные, управленческие или вопросы безопасности в чёткие задачи науки о данных и практические технические требования.
•Хорошие коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции неспециалистам.
•Прагматичный, ориентированный на результат подход.
Будет плюсом, если у вас есть любой из следующего опыта:
•Работа с медицинскими данными или биомедицинскими исследовательскими данными, электронными медицинскими картами и, желательно, геномными данными.
•Разработка моделей, алгоритмов или систем на основе правил, поддерживающих принятие решений человеком, особенно там, где важны объяснимость, проверяемость и управление рисками.
•Обнаружение аномалий, поведенческая аналитика, мониторинг безопасности или инженерия обнаружения.
•Методы количественной оценки рисков из областей, таких как актуарная наука, эпидемиология, операционные исследования или киберриски.
•Знакомство с требованиями Великобритании по защите данных, управлению исследованиями или ожиданиям доступа к медицинским данным.
•Опыт работы с технологиями повышения конфиденциальности (PETs) или фреймворками машинного обучения с сохранением конфиденциальности, такими как Flower, Opacus, TensorFlow Federated или аналогичными.
•Облачные платформы, контейнеризация, CI/CD, MLOps или производственные системы машинного обучения.
•Опыт оценки синтетических данных с использованием как метрик полезности, так и конфиденциальности.
Процесс найма
Мы считаем, что процесс найма должен быть прозрачным и давать вам реальное представление о том, каково работать в Our Future Health. Вот чего вы можете ожидать:
•Первичная беседа с нашей командой по талантам (30 минут), чтобы познакомиться, обсудить роль и ответить на ваши вопросы.
•Первое интервью с руководителем отдела операций с данными (25 минут) — это возможность встретиться с вашим потенциальным руководителем и согласовать ожидания по роли.
•Техническое интервью с 2-3 членами наших технических и дата-команд (60 минут). Включает короткое задание, которое нужно подготовить заранее, чтобы оценить, как вы подойдёте к реальным обязанностям этой роли.
•Финальное интервью по компетенциям (60 минут) с небольшой кросс-функциональной комиссией ваших потенциальных заинтересованных сторон. Оно будет сосредоточено на том, как вы сотрудничаете, работаете с заинтересованными сторонами и справляетесь с неоднозначностью и вызовами в реальных проектах.
Преимущества
•Конкурентоспособная базовая зарплата от £80,000
•Щедрая пенсионная программа – мы инвестируем в ваше будущее с взносами работодателя до 12%
•30 дней отпуска пропорционально + государственные праздники – наслаждайтесь щедрым отпуском с гибкостью брать праздничные дни, когда вам удобно
•Расширенный отпуск по уходу за ребёнком – поддержка в важнейшие моменты жизни
•Программа «Велосипед на работу» – экономия 25-39% на новый велосипед и аксессуары через вычет из зарплаты
•Скидки на товары для дома и техники – до 8% скидки на продукцию IKEA и Currys с возможностью рассрочки на 12 месяцев через вычет из зарплаты
•Программа электромобилей – экономия до 40% на новый электромобиль с полным пакетом услуг через вычет из зарплаты
•Бонус за рекомендацию сотрудника в размере £1,000 – знаете кого-то замечательного? Получите вознаграждение за приглашение в команду!
•Поддержка благополучия – доступ к специалистам по психическому здоровью, круглосуточные онлайн-консультации с врачом и программа помощи сотрудникам и их семьям
•Отличное место для работы – у нас прекрасный офис в центре Лондона в Холборне, а также гибкие и удалённые условия работы
Присоединяйтесь к нам — давайте вместе предотвращать болезни.
Рекомендуем подавать заявку как можно скорее, так как из-за большого количества заявок мы иногда вынуждены закрывать вакансии раньше.
