포지션 상세
에비드넷은 병원 데이터에 기반한 실제 임상 근거(Real World Evidence, RWE) 솔루션을 제공하고 생명과학 및 헬스케어 산업의 연구개발과 비즈니스 의사결정을 지원하는 헬스케어 IT 기업입니다.
국내 50여 개 대학병원 및 상급/종합병원과 협력하여 OMOP-CDM 표준을 활용한 실제 임상 데이터(Real World Data, RWD)를 구축하고 있습니다.
FeederNet 데이터 플랫폼은 개인정보 보호와 보안을 유지하면서 다기관 연구와 AI 연합학습(Federated Learning)을 가능하게 합니다. 우리의 솔루션과 AI 기술은 R&D부터 상용화에 이르기까지 고객에게 다양한 인사이트를 제공합니다.
연구계획서(Protocol), 통계분석계획서(SAP) 등 연구 관련 문서 작성
CDM 데이터 추출·정제 및 통계 분석 수행
분석 결과 보고서 작성 및 결과 해석
연구 기획부터 데이터 분석, 결과 보고까지 End-to-End 프로세스 수행
임상·통계·IT 등 유관부서 및 병원 등 외부 기관과의 협업
HIRA(건강보험심사평가원) 표본 데이터, CDW(Clinical Data Warehouse) 혹은 CDM(OMOP-CDM 등) 과 같은 의료데이터 분석 경험자
관련 분야 실무 경력 2년 이상
R, Python, PostgreSQL/SQL 등 데이터 분석 Tool 중 1개 이상 실무 활용 가능자
연구계획서, SAP, 결과보고서 등 문서 작성 역량 보유
유관부서와의 원활한 협업 및 커뮤니케이션에 기여할 수 있는 분
국내 50여 개 대학병원 및 상급/종합병원과 협력하여 OMOP-CDM 표준을 활용한 실제 임상 데이터(Real World Data, RWD)를 구축하고 있습니다.
FeederNet 데이터 플랫폼은 개인정보 보호와 보안을 유지하면서 다기관 연구와 AI 연합학습(Federated Learning)을 가능하게 합니다. 우리의 솔루션과 AI 기술은 R&D부터 상용화에 이르기까지 고객에게 다양한 인사이트를 제공합니다.
주요업무
CDM(Common Data Model, 예: OMOP-CDM 등) 기반 의료 데이터 분석 및 연구 수행연구계획서(Protocol), 통계분석계획서(SAP) 등 연구 관련 문서 작성
CDM 데이터 추출·정제 및 통계 분석 수행
분석 결과 보고서 작성 및 결과 해석
연구 기획부터 데이터 분석, 결과 보고까지 End-to-End 프로세스 수행
임상·통계·IT 등 유관부서 및 병원 등 외부 기관과의 협업
자격요건
보건통계학, 의료정보학, 통계학, 생물통계학, 보건학, 컴퓨터공학 등 관련 전공 학사 이상HIRA(건강보험심사평가원) 표본 데이터, CDW(Clinical Data Warehouse) 혹은 CDM(OMOP-CDM 등) 과 같은 의료데이터 분석 경험자
관련 분야 실무 경력 2년 이상
R, Python, PostgreSQL/SQL 등 데이터 분석 Tool 중 1개 이상 실무 활용 가능자
연구계획서, SAP, 결과보고서 등 문서 작성 역량 보유
유관부서와의 원활한 협업 및 커뮤니케이션에 기여할 수 있는 분
