„Syneos Health“ yra visiškai integruota biofarmacijos sprendimų organizacija, padedanti klientams perkelti gydymo būdus iš klinikinio kūrimo į komercinį tiekimą. Jos komandos derina klinikinę veiklą, medicinos reikalų valdymą, komercines žinias, technologijas ir rinkos įžvalgas, kad atlieptų kintančius sveikatos priežiūros poreikius ir padėtų kurti bei visame pasaulyje pristatyti svarbius gydymo būdus.
Vyresnysis biostatistikas – biomarkeriai, dirbtinis intelektas ir gilusis mokymasis
Vadovauk biomarkerių ir genomikos analizėms, taikydamas pažangiąją statistiką ir gilųjį mokymąsi, kad padėtum vykdyti klinikinius tyrimus ir kurti vaistus gyvybės mokslų srityje įmonėje „Syneos Health“.
Aprašymas
- Koordinuok tarpdisciplininį genomikos ir kitų biomarkerių komponentų planavimą, vykdymą ir analizę klinikiniuose bei biomarkerių tyrimuose.
- Eik projekto biomarkerių statistiko pareigas, padedamas patyrusio statistiko.
- Renkamiems tyrimams reng biomarkerių vertinimo planus.
- Teik statistinę kompetenciją klinikinės plėtros diskusijose ir taikyk dirbtinio intelekto bei mašininio mokymosi metodus.
- Koordinuok statistinius darbo srautus, remiančius biomarkerių tyrimus ir plėtrą.
- Planuok ir atlik pažangią genomikos bei biomarkerių duomenų analizę.
- Rašyk statistines programas ir kurk sudėtingus analizės algoritmus.
- Analizuok RNR, „Olink“ ir kitus biomarkerių duomenų rinkinius.
- Renk tinkamas biomarkerių vertinimo ataskaitas ir paaiškink jų išvadas.
- Savarankiškai spręsk įprastus ir sudėtingus statistinius klausimus, modeliavimo poreikius bei analizės užduotis.
- Kurk ir taikyk standartizuotus įprastinio biomarkerių vertinimo procesus.
Reikalavimai
- Biostatistikos, statistikos, matematikos ar susijusios srities daktaro arba magistro laipsnis.
- Puikūs rašytinės, žodinės ir tarpasmeninio bendravimo įgūdžiai.
- Gebėjimas veiksmingai dirbti savarankiškai ir bendradarbiaujant.
- Gebėjimas dirbti su minimalia priežiūra.
- Įrodyta patirtis kuriant ir diegiant giliojo mokymosi modelius naudojant „PyTorch“, „TensorFlow“ arba „Keras“.
- Puikus mašininio mokymosi algoritmų ir statistinių metodų, įskaitant išgyvenamumo analizę bei paketinio poveikio valdymą, išmanymas, taikomas farmacijos ar biomarkerių atradimo srityje.
- Išmanai paaiškinamojo dirbtinio intelekto metodus, tokius kaip SHAP, dėmesio priskyrimas ir kontrafaktinė analizė.
- Supranti neapibrėžtumo kiekybinį vertinimą biomarkerių interpretavimui.
- Patirtis savarankiškai vadovaujant biomarkerių tyrimui.
- Ankstesnė klinikinių tyrimų patirtis būtų privalumas.
- Patirtis pramonėje būtų privalumas.
- Puikus biomarkerių vertinimo išmanymas, ypač imunologijos ir infekcijų, 1 tipo diabeto, susijusių parametrų bei susijusios biologijos srityse.
- Gebi naudotis statistinio programavimo įrankiais, įskaitant R, „Bioconductor“, genetinių duomenų R paketus ir „Python“.
- Patirtis dirbant su didelės apimties duomenų rinkiniais.
- Gali būti pripažinta lygiavertė patirtis, įgūdžiai ar išsilavinimas.
Privalumai
- Karjeros tobulėjimo ir profesinio augimo galimybės.
- Palaikantis ir įsitraukęs tiesioginis vadovas.
- Techninių ir terapinių sričių mokymai.
- Kolegų pripažinimo programos.
- Bendro atlygio programa.
- Įtrauki darbo kultūra.
- Prireikus – tinkamos darbo sąlygų pritaikymo priemonės.