Syneos Health — полностью интегрированная организация, предоставляющая решения для биофармацевтической отрасли и помогающая клиентам проводить терапевтические разработки от клинического этапа до коммерческого вывода. Её команды объединяют экспертизу в области клинических исследований, медицинских вопросов, коммерции, технологий и анализа рынка, чтобы отвечать на меняющиеся потребности здравоохранения и поддерживать разработку и вывод на рынок важных методов лечения по всему миру.
Старший биостатистик — биомаркеры, ИИ и глубокое обучение
Руководите анализом биомаркеров и геномных данных с применением передовых статистических методов и глубокого обучения для поддержки клинических исследований и разработки лекарств в Syneos Health.
Описание
- Координировать межфункциональное планирование, выполнение и анализ геномных и других биомаркерных компонентов в клинических исследованиях и исследованиях биомаркеров.
- Выступать статистиком проекта по биомаркерам под руководством опытного статистика.
- Создавать планы оценки биомаркеров для назначенных исследований.
- Предоставлять статистическую экспертизу для обсуждений клинической разработки и применять методы ИИ и машинного обучения.
- Координировать статистические направления работы, поддерживающие исследования и разработку биомаркеров.
- Планировать и выполнять передовой анализ геномных данных и данных по биомаркерам.
- Разрабатывать статистические программы и сложные аналитические алгоритмы.
- Анализировать наборы данных RNA, Olink и других биомаркеров.
- Готовить точные отчёты об оценке биомаркеров и объяснять их результаты.
- Самостоятельно решать стандартные и сложные статистические вопросы, задачи моделирования и аналитические задачи.
- Создавать и применять стандартизированные процессы для стандартной оценки биомаркеров.
Требования
- Степень PhD или MSc в области биостатистики, статистики, математики или смежной дисциплине.
- Отличные навыки письменной, устной и межличностной коммуникации.
- Умение эффективно работать как самостоятельно, так и в сотрудничестве с другими.
- Способность работать при минимальном контроле.
- Подтверждённый опыт разработки и внедрения моделей глубокого обучения с использованием PyTorch, TensorFlow или Keras.
- Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистических методов, включая анализ выживаемости и управление пакетными эффектами, применяемых в фармацевтических исследованиях или поиске биомаркеров.
- Знакомство с методами объяснимого ИИ, такими как SHAP, атрибуция внимания и контрфактуальный анализ.
- Понимание количественной оценки неопределённости для интерпретируемости биомаркеров.
- Опыт самостоятельного руководства исследованием биомаркеров.
- Предпочтителен опыт работы с клиническими исследованиями.
- Предпочтителен опыт работы в отрасли.
- Глубокое понимание оценки биомаркеров, особенно в области иммунологии и инфекций, сахарного диабета 1 типа, соответствующих параметров и связанной биологии.
- Владение инструментами статистического программирования, включая R, Bioconductor, R-пакеты для генетических данных и Python.
- Опыт работы с многомерными наборами данных.
- Может быть принят сопоставимый опыт, набор навыков или образование.
Преимущества
- Возможности профессионального развития и карьерного роста.
- Поддерживающее и вовлечённое руководство.
- Обучение в технических и терапевтических областях.
- Программы признания коллег.
- Программа совокупного вознаграждения.
- Инклюзивная рабочая культура.
- Разумные условия и адаптации при необходимости.