Syneos Health est une organisation entièrement intégrée de solutions biopharmaceutiques qui aide ses clients à faire passer les thérapies du développement clinique à la mise sur le marché. Ses équipes associent des expertises cliniques, médicales, commerciales, technologiques et de veille du marché pour répondre à l’évolution des besoins de santé et soutenir le développement et le lancement de traitements importants dans le monde entier.
Biostatisticien senior : biomarqueurs, IA et apprentissage profond
Pilotez des analyses de biomarqueurs et de génomique à l’aide de statistiques avancées et de l’apprentissage profond pour soutenir la recherche clinique et le développement de médicaments en sciences de la vie chez Syneos Health.
Description
- Coordonner la planification, l’exécution et l’analyse transversales des composants de génomique et d’autres biomarqueurs dans le cadre d’études cliniques et de biomarqueurs.
- Agir en tant que biostatisticien des biomarqueurs du projet, avec l’accompagnement d’un statisticien expérimenté.
- Créer des plans d’évaluation des biomarqueurs pour les études attribuées.
- Apporter une expertise statistique aux discussions sur le développement clinique et appliquer des méthodes d’IA et d’apprentissage automatique.
- Coordonner les flux de travail statistiques soutenant la recherche et le développement des biomarqueurs.
- Planifier et réaliser des analyses avancées de données génomiques et de biomarqueurs.
- Rédiger des programmes statistiques et développer des algorithmes analytiques complexes.
- Analyser des jeux de données d’ARN, Olink et d’autres biomarqueurs.
- Préparer des rapports d’évaluation des biomarqueurs précis et en expliquer les résultats.
- Résoudre de manière autonome les questions statistiques courantes et complexes, les besoins de modélisation et les tâches analytiques.
- Créer et appliquer des processus standardisés pour les évaluations courantes des biomarqueurs.
Exigences
- Doctorat ou master en biostatistique, statistique, mathématiques ou dans une discipline connexe.
- Excellentes aptitudes en communication écrite, orale et interpersonnelle.
- Capacité à travailler efficacement de manière autonome et en collaboration.
- Capacité à travailler avec un minimum de supervision.
- Expérience démontrée dans le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage profond avec PyTorch, TensorFlow ou Keras.
- Solide maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes statistiques, notamment l’analyse de survie et la gestion des effets de lot, appliqués à la découverte pharmaceutique ou de biomarqueurs.
- Connaissance des méthodes d’IA explicable telles que SHAP, l’attribution de l’attention et l’analyse contrefactuelle.
- Compréhension de la quantification de l’incertitude pour l’interprétabilité des biomarqueurs.
- Expérience dans la direction autonome d’une étude de biomarqueurs.
- Une expérience préalable des essais cliniques est souhaitée.
- Une expérience dans le secteur est souhaitée.
- Solide compréhension de l’évaluation des biomarqueurs, notamment en immunologie et dans les infections, du diabète de type 1, des paramètres pertinents et de la biologie associée.
- Maîtrise des outils de programmation statistique, notamment R, Bioconductor, les packages R pour les données génétiques et Python.
- Expérience du travail avec des jeux de données de grande dimension.
- Une expérience, des compétences ou une formation équivalentes peuvent être acceptées.
Avantages
- Opportunités de développement et d’évolution de carrière.
- Management de proximité bienveillant et engagé.
- Formation dans des domaines techniques et thérapeutiques.
- Programmes de reconnaissance entre pairs.
- Programme de rémunération globale.
- Culture de travail inclusive.
- Aménagements raisonnables lorsque cela est approprié.