Verantwortlich für die Umsetzung medizinischer Strategien und Taktiken auf LandesebeneFührt wissenschaftliche Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern auf glaubwürdige und effektive WeiseBaut Vertrauen zur wissenschaftlichen Community durch Peer-to-Peer-Austausch, Publikationen, Kooperationen und Fachgesellschaften aufBietet therapeutische und funktionale Trainings für interne Teams und Landesorganisationen anEntwickelt und organisiert medizinische Fortbildungsprogramme sowie nationale SymposienLeitet Advisory Boards und wirkt aktiv in Fachorganisationen, akademischen Gremien oder regulatorischen Arbeitsgruppen mitUnterstützt digitale Initiativen mit wissenschaftlichen Inhalten und ExpertiseÜbersetzt globale medizinische Strategien in lokale Maßnahmen wie Forschung, Datenanalyse, Bildung und KommunikationKooperiert eng mit MSLs und dem Commercial Team, bewertet Werbematerialien und liefert medizinisch-wissenschaftliche UnterstützungSammelt und analysiert länderspezifische Insights, handelt dabei stets ethisch und stellt ausgewogene, wissenschaftlich fundierte Informationen bereit Abgeschlossenes Studium als Arzt (MD), Promotion im Bereich Gesundheitswissenschaften (PhD), Apotheker mit Doktortitel (PharmD) oder eine vergleichbare QualifikationProfunde Berufserfahrung als Medical Advisor oder in einer vergleichbaren medizinisch-wissenschaftlichen FunktionFundierte Kenntnisse der relevanten pharmazeutischen Richtlinien sowie Erfahrung mit regulatorischen Anforderungen, Erstattungsprozessen und klinischen ForschungsstandardsWissenschaftliche Expertise und Erfahrung im Bereich Neurologie, insbesondere Migräne, sind von Vorteil.Ausgeprägtes strategisches Denkvermögen.
Verantwortlich für die Umsetzung medizinischer Strategien und Taktiken auf Landesebene Führt wissenschaftliche Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern auf glaubwürdige und effektive Weise Baut Vertrauen zur wissenschaftlichen Community durch Peer-to-Peer-Austausch, Publikationen, Kooperationen und Fachgesellschaften auf Bietet therapeutische und funktionale Trainings für interne Teams und Landesorganisationen an Entwickelt und organisiert medizinische Fortbildungsprogramme sowie nationale Symposien Leitet Advisory Boards und wirkt aktiv in Fachorganisationen, akademischen Gremien oder regulatorischen Arbeitsgruppen mit Unterstützt digitale Initiativen mit wissenschaftlichen Inhalten und Expertise Übersetzt globale medizinische Strategien in lokale Maßnahmen wie Forschung, Datenanalyse, Bildung und Kommunikation Kooperiert eng mit MSLs und dem Commercial Team, bewertet Werbematerialien und liefert medizinisch-wissenschaftliche Unterstützung Sammelt und analysiert länderspezifische Insights, handelt dabei stets ethisch und stellt ausgewogene, wissenschaftlich fundierte Informationen bereit Abgeschlossenes Studium als Arzt (MD), Promotion im Bereich Gesundheitswissenschaften (PhD), Apotheker mit Doktortitel (PharmD) oder eine vergleichbare Qualifikation Profunde Berufserfahrung als Medical Advisor oder in einer vergleichbaren medizinisch-wissenschaftlichen Funktion Fundierte Kenntnisse der relevanten pharmazeutischen Richtlinien sowie Erfahrung mit regulatorischen Anforderungen, Erstattungsprozessen und klinischen Forschungsstandards Wissenschaftliche Expertise und Erfahrung im Bereich Neurologie, insbesondere Migräne, sind von Vorteil.
Die Position verbindet technische Umsetzung mit geschäftlicher Ausrichtung und stellt sicher, dass Lösungen an sich verändernde kommerzielle Anforderungen angepasst werden können, während gleichzeitig architektonische Konsistenz und Standardisierung gewährleistet bleiben. Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.