수석 또는 시니어 생물통계학자, R 및 Shiny — 영국 원격근무
R과 Shiny로 임상시험 데이터를 탐색하고 대화형 시각화를 구축합니다. 재현 가능한 분석과 인사이트를 통해 Syneos Health의 생명과학 고객이 임상 의사결정을 내리도록 지원합니다.
설명
- 대화형 R 및 Shiny 애플리케이션으로 임상시험 데이터를 탐색합니다
- 탐색적 분석을 위해 임상 데이터세트를 준비, 통합하고 품질을 점검합니다
- 대화형 시각화를 사용해 추세, 안전성 신호, 유효성 패턴, 하위 그룹 차이 및 데이터 품질 문제를 찾습니다
- 대화형 시각화를 활용한 데이터 검토 및 탐색적 분석 회의를 주도합니다
- 복잡한 통계 결과를 임상 의사결정에 도움이 되는 명확한 시각적 이야기로 제시합니다
- 임상의, 통계학자, 프로그래머, R 애플리케이션 개발자와 협업해 분석 요구사항을 정의하고 애플리케이션 기능의 우선순위를 정합니다
- 최신 R 도구를 사용해 재현 가능한 분석 워크플로와 보고서를 구축합니다
- 애플리케이션 생태계 개선을 위해 개선 사항을 제안하고, 버그를 보고하며, 기능을 요청합니다
- 사내 개발 분석 애플리케이션 사용자를 교육하고 지원합니다
- R 생태계의 새로운 분석 방법과 시각화 기법을 파악합니다
지원 자격
- R을 사용하는 생물통계학자로서의 업계 경력
- Shiny 애플리케이션을 포함해 R로 통계 분석 및 시각화를 수행한 경험
- 생물통계학, 통계학, 수학, 데이터 과학 또는 관련 정량 분야의 석사 또는 박사 학위
- 제약, 생명공학 또는 CRO 환경에서 임상 개발을 지원한 경험
- 임상시험 설계, 통계 방법 및 임상 데이터 표준에 대한 이해
- 다학제 청중에게 통계 개념을 설명하는 역량을 포함한 뛰어난 의사소통 및 발표 능력
- 뛰어난 협업 및 이해관계자 관리 역량
- Dynamic Shared Ownership(DSO) 환경에서 효과적으로 일할 수 있는 능력
- 영어 능통
- 유럽 거주
- SDTM 및 ADaM 데이터세트에 대한 깊은 이해
- 유효성 및 안전성 데이터를 탐색한 경험
- 임상 개발 전반에서 사용되는 통계 방법에 대한 지식
- 통계적 발견을 해석하고 전달한 경험
- 고급 R 프로그래밍 능력
- 데이터 조작 및 변환 능력
- 재현 가능한 분석 워크플로를 구축한 경험
- shiny, plotly, ggplot2, dplyr, tidyr, purrr, gt, gtsummary, reactable 등의 패키지 사용 경험
- Shiny, Plotly, ggplot2 또는 기타 시각화 패키지로 대화형 시각화를 제작하고 발표한 경험
- 대화형 그래픽과 대시보드를 통해 임상 결과를 효과적으로 전달하는 능력
- Quarto 또는 RMarkdown 사용 경험
- Git 및 GitHub 사용 경험
- 재현 가능한 보고서 작성 능력
- 분석 데이터세트의 품질을 점검한 경험
- 협업 분석 워크플로 경험
- Shiny 경험 우대
- 다음 경험 우대: Posit Connect, R 패키지 개발, SQL, Arrow 또는 DuckDB, AI 지원 분석 워크플로, 탐색적 분석을 위한 머신러닝, 임상 대시보드 및 대화형 보고, 사용자 교육 및 과학 발표, 소프트웨어 개발 워크플로
- 동등한 경험, 기술 또는 학력도 고려합니다
복리후생
- 경력 개발 및 승진 기회
- 지원과 참여를 아끼지 않는 직속 관리자
- 기술 및 치료 분야 교육
- 동료의 인정
- 종합 보상 프로그램
- 포용적인 문화
- 필요한 경우 장애가 있는 직원 또는 지원자를 위한 합리적인 편의 제공
