Clinical Outcomes Solutions ist eine globale Beratung, die sich auf die Forschung zur Erfassung klinischer Outcomes (Clinical Outcome Assessment, COA) für Pharma- und Biotechnologieunternehmen spezialisiert hat. Das Team entwickelt Forschungsstrategien und praxisnahe Lösungen, um verlässliche Daten zu den Erfahrungen von Patientinnen und Patienten zu erfassen und Kunden bei der Bewältigung der wissenschaftlichen und regulatorischen Komplexität klinischer Outcomes zu unterstützen. Indem die Perspektive der Patientinnen und Patienten in Forschungsdesign und Evidenzgenerierung einbezogen wird, trägt das Unternehmen zu fundierten Versorgungsentscheidungen und besseren Behandlungsergebnissen bei.
Leitender Biostatistiker, FSP – Remote in Indien
Leiten Sie die statistische Strategie und Durchführung für klinische Phase-I-bis-IV-Studien zur Unterstützung von Pharmaunternehmen. Nutzen Sie SAS, R und fortgeschrittene Analysemethoden von der Protokollentwicklung bis zur Berichterstattung.
Beschreibung
- Leiten Sie eigenständig statistische Arbeiten für zugewiesene klinische Phase-I-bis-IV-Studien – vom Studiendesign bis zur Berichterstattung über die endgültigen Ergebnisse.
- Vertreten Sie die Statistik in funktionsübergreifenden Studien- sowie gegebenenfalls Indikations- oder Projektteams.
- Arbeiten Sie effektiv mit Stakeholdern aus verschiedenen Fachbereichen zusammen.
- Überwachen Sie interne Programmierarbeiten und die Beiträge von CROs zu den zugewiesenen klinischen Studien.
- Unterstützen oder leiten Sie Sicherheitsberichte, ISS-/ISE-Analysen, Antworten an Gesundheitsbehörden und Publikationen.
- Verwenden Sie SAS und/oder R zur Qualitätsprüfung von Datensätzen und Ergebnissen sowie für inferenzstatistische Analysen, Modellierungen, Simulationen und explorative Analysen.
- Tragen Sie zu Initiativen von Cytel oder dessen Sponsoren bei.
- Geben Sie Nachwuchsstatistikern Anleitung und übernehmen Sie deren fachliche Betreuung.
- Entwickeln Sie integrierte Analyseansätze, die statistische Methoden, maschinelles Lernen und Deep Learning kombinieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und wiederkehrende Prozesse zu automatisieren.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Bachelorstudium oder höher in Statistik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Mindestens neun Jahre Erfahrung in der Unterstützung klinischer Studien in der Pharma- oder Biotechnologiebranche.
- Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und dabei Eigeninitiative, Flexibilität sowie eine wirksame und innovative Führungskompetenz zu zeigen.
- Ausgeprägte Detail- und Qualitätsorientierung sowie sehr gute zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten und eine innovative, kooperative Arbeitsweise.
- Erfahrung in der SAS-Programmierung zur Qualitätsprüfung kritischer Ergebnisse sowie von Wirksamkeits- und Sicherheitstabellen und Fähigkeit zur engen Zusammenarbeit mit Programmierern.
- Praktische Kenntnisse in R-Programmierung, R Shiny oder Python.
Zusatzleistungen
- Kontinuierliche Schulungen, Weiterentwicklung und professionelle Unterstützung.
- Bedeutende Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Eigenständigkeit und Verantwortung für Ihre Arbeit.
- Unterstützung durch Cytel während Ihres Einsatzes bei einem Pharmakunden.