Syneos Healthは、治療法を臨床開発から商業展開まで進められるよう支援する、総合的なバイオ医薬品ソリューション企業です。臨床、メディカルアフェアーズ、コマーシャル、テクノロジー、市場インサイトの各分野を組み合わせ、変化する医療ニーズに対応し、世界中で重要な治療法の開発と上市を支援しています。
シニア生物統計家―バイオマーカー、AI、ディープラーニング
高度な統計学とディープラーニングを用いてバイオマーカーおよびゲノミクス解析を主導し、Syneos Health の臨床研究とライフサイエンス医薬品開発を支援します。
仕事内容
- 臨床試験およびバイオマーカー研究におけるゲノミクスその他のバイオマーカー要素について、部門横断的な計画、実行、解析を調整する。
- 経験豊富な統計家の指導を受けながら、プロジェクトのバイオマーカー統計家を務める。
- 担当する研究のバイオマーカー評価計画を作成する。
- 臨床開発に関する議論に統計学の専門知識を提供し、AIと機械学習の手法を適用する。
- バイオマーカーの研究開発を支援する統計ワークストリームを調整する。
- 高度なゲノミクスおよびバイオマーカーデータの解析を計画・実施する。
- 統計プログラムを作成し、複雑な解析アルゴリズムを開発する。
- RNA、Olink、その他のバイオマーカーデータセットを解析する。
- 正確なバイオマーカー評価報告書を作成し、その結果を説明する。
- 定型的および複雑な統計上の質問、モデリングのニーズ、解析業務を独立して解決する。
- 定型的なバイオマーカー評価のための標準化プロセスを作成・適用する。
応募要件
- 生物統計学、統計学、数学、または関連分野の博士号または修士号。
- 優れた文書、口頭、対人コミュニケーション能力。
- 自律的かつ協調的に効果的に働けること。
- 最小限の監督下で業務を遂行できること。
- PyTorch、TensorFlow、Kerasのいずれかを用いたディープラーニングモデルの開発・実装経験。
- 生存時間解析やバッチ効果管理を含む機械学習アルゴリズムと統計手法を深く理解し、製薬またはバイオマーカー探索業務に適用した経験。
- SHAP、アテンション帰属、反実仮想分析などの説明可能なAI手法に関する知識。
- バイオマーカーの解釈可能性に関する不確実性定量化の理解。
- バイオマーカー研究を独立して主導した経験。
- 臨床試験の経験があれば尚可。
- 業界経験があれば尚可。
- 特に免疫学・感染症、1型糖尿病、関連パラメータ、および関連する生物学を含むバイオマーカー評価への深い理解。
- R、Bioconductor、遺伝データ用Rパッケージ、Pythonなどの統計プログラミングツールに習熟していること。
- 高次元データセットを扱った経験。
- 同等の経験、スキル、または学歴も認められる場合がある。
福利厚生
- キャリア開発と昇進の機会。
- 支援的で積極的に関与する直属のマネジメント。
- 技術分野および治療領域に関する研修。
- 同僚表彰プログラム。
- 総合的な報酬プログラム。
- インクルーシブな職場文化。
- 適切な場合に合理的配慮を提供。