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Xenon Seven
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11 – 50 Funcionários
ConsultoriaCuidados de saúdeIndústria de transformação
A Xenon Seven presta consultoria em inteligência artificial e dados para organizações dos setores de saúde, serviços financeiros, varejo, tecnologia, automotivo, energia e manufatura. Seu trabalho abrange IA generativa, análise preditiva, visão computacional, robótica e apoio à tomada de decisões. A empresa ajuda as equipes a avaliar oportunidades, desenvolver e ampliar suas capacidades de IA e aprimorar a infraestrutura que as sustenta. Conta com uma rede de especialistas em IA de mais de 20 instituições e prioriza a implementação segura e transições confiáveis para operações habilitadas por IA.
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Vagas da empresa

Cientista de dados clínicos: gêmeos digitais e ensaios clínicos

Desenvolve gêmeos digitais e simulações para orientar o planejamento de ensaios clínicos farmacêuticos. Integra dados clínicos com IA e aprendizado de máquina para embasar decisões de desenvolvimento baseadas em evidências.

USEstados UnidosILIllinoisOHOhioHíbridoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsCientista de dados
NuvemPython

Descrição

  • Liderar o desenvolvimento e a avaliação de gêmeos digitais de pacientes, doenças, respostas ao tratamento e ensaios clínicos, usando dados de ensaios clínicos e dados externos relevantes.
  • Aplicar métodos mecanísticos, estatísticos, causais e de aprendizado de máquina para criar gêmeos digitais de populações, intervenções, estratégias de dosagem, desfechos e desenhos de ensaios alternativos.
  • Definir casos de uso e estabelecer, com especialistas clínicos e quantitativos, como os gêmeos digitais serão utilizados.
  • Avaliar a calibração, a validação, a robustez, a transportabilidade, a incerteza e a relevância prática dos modelos por meio de estratégias internas e externas.
  • Criar fluxos de trabalho reproduzíveis e componentes reutilizáveis de gêmeos digitais para diferentes programas e áreas terapêuticas.
  • Trabalhar com as equipes de ensaios para avaliar populações-alvo, critérios de elegibilidade, estratégias de enriquecimento, comparadores, desfechos, cronogramas de visitas, estratégias de dosagem e compensações operacionais.
  • Usar gêmeos digitais e simulações para comparar cenários, quantificar incertezas e embasar decisões orientadas por modelos.
  • Coordenar-se com estatísticos e farmacometristas para alinhar as análises aos objetivos clínicos e regulatórios.
  • Explicar premissas, limitações e resultados relevantes para decisões a públicos técnicos e não técnicos.
  • Analisar e integrar dados de ensaios clínicos, biomarcadores, imagens, saúde digital, ômicas, desfechos relatados por pacientes e dados do mundo real.
  • Trabalhar com as equipes de engenharia de dados e plataformas para preparar conjuntos de dados prontos para análise e estabelecer verificações de qualidade, linhagem e pipelines reproduzíveis.
  • Preparar documentação científica, apresentações e publicações, e apoiar a adoção responsável de métodos de gêmeos digitais.
  • Definir o uso pretendido, o contexto de decisão, os critérios de sucesso e as limitações antes de desenvolver os modelos.
  • Garantir que os modelos sejam interpretáveis, auditáveis, reproduzíveis e sustentados por evidências.
  • Seguir os requisitos de governança, privacidade, segurança e revisão científica aplicáveis aos dados clínicos e às análises.
  • Distinguir análises exploratórias de evidências validadas para apoiar decisões e representar com precisão as capacidades dos modelos.

Requisitos

  • Doutorado em ciência de dados, estatística, bioestatística, farmacometria, ciência da computação, informática biomédica, engenharia, matemática, pesquisa operacional ou disciplina quantitativa relacionada.
  • Experiência comprovada na criação de gêmeos digitais, pacientes virtuais, modelos de progressão de doenças, simulações de ensaios clínicos, controles sintéticos ou modelos computacionais semelhantes.
  • Sólida experiência na aplicação de aprendizado de máquina, modelagem estatística, inferência causal ou simulação a dados biomédicos, de saúde, farmacêuticos ou outros dados científicos complexos.
  • Sólidos conhecimentos de programação em Python, R ou linguagem analítica comparável, além de experiência com controle de versão e fluxos de trabalho reproduzíveis.
  • Conhecimento suficiente de desenvolvimento clínico para formular perguntas relevantes e trabalhar de forma eficaz com especialistas clínicos e quantitativos em ensaios.
  • Capacidade e interesse em ampliar os conhecimentos sobre desenho de ensaios clínicos junto a cientistas clínicos, bioestatísticos e farmacometristas.
  • Boa comunicação oral e escrita, com histórico de colaboração científica eficaz entre diferentes áreas.
  • Será considerado um diferencial ter experiência em suporte ao desenho de ensaios clínicos, desenvolvimento de protocolos, estratégia de desenvolvimento clínico, desenvolvimento de medicamentos orientado por modelos ou evidências quantitativas voltadas a órgãos reguladores.
  • Familiaridade com temas de desenho de ensaios, como estratégia de desfechos, premissas de tamanho da amostra ou poder estatístico, seleção ou enriquecimento de pacientes, desfechos longitudinais, dados ausentes, desenhos adaptativos ou critérios de decisão.
  • Conhecimento de arquitetura e validação de gêmeos digitais, inferência causal, modelagem bayesiana, análise de sobrevivência, modelagem longitudinal, simulação de ensaios clínicos ou controles sintéticos.
  • Experiência com padrões de dados clínicos e fontes de dados comuns no desenvolvimento clínico.
  • Experiência com biomarcadores, imagens, ômicas, saúde digital ou dados do mundo real, incluindo integração de vários tipos de dados.
  • Experiência com ambientes analíticos escaláveis baseados em nuvem.
  • Histórico de transformar trabalhos analíticos em decisões, recursos reutilizáveis, publicações, apresentações ou outros resultados científicos mensuráveis.

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