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Syneos Health ist ein vollständig integriertes Unternehmen für biopharmazeutische Lösungen, das Kunden dabei unterstützt, Therapien von der klinischen Entwicklung bis zur kommerziellen Bereitstellung zu begleiten. Die Teams verbinden klinische Forschung, Medical Affairs, kommerzielle Expertise, Technologie und Marktkenntnisse, um auf sich wandelnde Anforderungen im Gesundheitswesen einzugehen und die Entwicklung sowie Markteinführung wichtiger Behandlungen weltweit zu unterstützen.
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Senior-Biostatistiker – Biomarker, KI und Deep Learning

Leiten Sie Biomarker- und Genomikanalysen mit fortgeschrittenen statistischen Verfahren und Deep Learning, um die klinische Forschung und die Arzneimittelentwicklung in den Life Sciences bei Syneos Health zu unterstützen.

GBVereinigtes KönigreichRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKlinische Forschung
KerasPythonPyTorchTensorFlow

Beschreibung

  • Koordinieren Sie die fachübergreifende Planung, Durchführung und Analyse genomischer sowie anderer Biomarker-Komponenten in klinischen Studien und Biomarker-Studien.
  • Übernehmen Sie unter Anleitung einer erfahrenen Statistikerin oder eines erfahrenen Statistikers die Rolle der Biomarker-Statistikerin bzw. des Biomarker-Statistikers im Projekt.
  • Erstellen Sie Biomarker-Evaluierungspläne für die zugewiesenen Studien.
  • Bringen Sie statistische Expertise in Diskussionen zur klinischen Entwicklung ein und wenden Sie Methoden der KI und des maschinellen Lernens an.
  • Koordinieren Sie statistische Arbeitsabläufe zur Unterstützung der Biomarkerforschung und -entwicklung.
  • Planen und führen Sie fortgeschrittene Analysen genomischer Daten und Biomarkerdaten durch.
  • Schreiben Sie statistische Programme und entwickeln Sie komplexe Analysealgorithmen.
  • Analysieren Sie RNA-, Olink- und andere Biomarkerdatensätze.
  • Erstellen Sie präzise Biomarker-Evaluierungsberichte und erläutern Sie deren Ergebnisse.
  • Lösen Sie routinemäßige und komplexe statistische Fragestellungen, Modellierungsanforderungen und Analyseaufgaben selbstständig.
  • Erstellen und nutzen Sie standardisierte Prozesse für routinemäßige Biomarker-Evaluierungen.

Anforderungen

  • Promotion oder Masterabschluss in Biostatistik, Statistik, Mathematik oder einer verwandten Fachrichtung.
  • Ausgeprägte schriftliche, mündliche und zwischenmenschliche Kommunikationsfähigkeiten.
  • Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch kooperativ effektiv zu arbeiten.
  • Fähigkeit, mit minimaler Aufsicht zu arbeiten.
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen mit PyTorch, TensorFlow oder Keras.
  • Sehr gute Kenntnisse von Algorithmen des maschinellen Lernens und statistischen Methoden, einschließlich Überlebenszeitanalysen und des Umgangs mit Batch-Effekten, angewandt auf pharmazeutische Forschung oder Biomarker-Entdeckung.
  • Vertrautheit mit Methoden der erklärbaren KI wie SHAP, Aufmerksamkeitsattribution und kontrafaktischer Analyse.
  • Verständnis der Quantifizierung von Unsicherheiten zur Interpretierbarkeit von Biomarkern.
  • Erfahrung in der eigenständigen Leitung einer Biomarker-Studie.
  • Frühere Erfahrung mit klinischen Studien ist wünschenswert.
  • Branchenerfahrung ist wünschenswert.
  • Ausgeprägtes Verständnis der Biomarker-Evaluierung, insbesondere in den Bereichen Immunologie und Infektionen, Typ-1-Diabetes, relevanter Parameter und der damit verbundenen Biologie.
  • Sicherer Umgang mit statistischen Programmiertools, darunter R, Bioconductor, R-Pakete für genetische Daten und Python.
  • Erfahrung in der Arbeit mit hochdimensionalen Datensätzen.
  • Vergleichbare Erfahrungen, Fähigkeiten oder Ausbildungsabschlüsse können berücksichtigt werden.

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung und zum beruflichen Aufstieg.
  • Unterstützende und engagierte Führung.
  • Schulungen in technischen und therapeutischen Bereichen.
  • Programme zur Anerkennung durch Kolleginnen und Kollegen.
  • Programm für umfassende Zusatzleistungen.
  • Inklusive Arbeitsplatzkultur.
  • Angemessene Anpassungen, sofern zutreffend.

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