Syneos Health je plne integrovaná organizácia poskytujúca biotechnologické a farmaceutické riešenia, ktorá pomáha klientom posúvať liečebné postupy od klinického vývoja až po uvedenie na trh. Jej tímy spájajú klinické služby, medicínske záležitosti, obchod, technológie a poznatky o trhu s cieľom reagovať na meniace sa potreby zdravotnej starostlivosti a podporovať vývoj a uvedenie dôležitých liečebných postupov na trhy po celom svete.
Senior biostatistik – biomarkery, umelá inteligencia a hlboké učenie
Vedie analýzy biomarkerov a genomiky s využitím pokročilej štatistiky a hlbokého učenia na podporu klinického výskumu a vývoja liekov v oblasti biologických vied v spoločnosti Syneos Health.
Popis
- Koordinovať plánovanie, realizáciu a analýzu genomických a ďalších biomarkerových komponentov v klinických štúdiách a štúdiách biomarkerov.
- Pôsobiť ako projektový štatistik pre biomarkery pod vedením skúseného štatistika.
- Vytvárať plány hodnotenia biomarkerov pre pridelené štúdie.
- Prispievať štatistickými odbornými znalosťami do diskusií o klinickom vývoji a používať metódy umelej inteligencie a strojového učenia.
- Koordinovať štatistické pracovné prúdy podporujúce výskum a vývoj biomarkerov.
- Plánovať a vykonávať pokročilé analýzy genomických a biomarkerových údajov.
- Písať štatistické programy a vyvíjať komplexné analytické algoritmy.
- Analyzovať súbory údajov RNA, Olink a ďalších biomarkerov.
- Pripravovať presné správy o hodnotení biomarkerov a vysvetľovať ich zistenia.
- Samostatne riešiť bežné aj komplexné štatistické otázky, potreby modelovania a analytické úlohy.
- Vytvárať a uplatňovať štandardizované postupy pre bežné hodnotenie biomarkerov.
Požiadavky
- PhD alebo magisterské vzdelanie v odbore biostatistika, štatistika, matematika alebo príbuznom odbore.
- Vynikajúce písomné, ústne a interpersonálne komunikačné schopnosti.
- Schopnosť efektívne pracovať samostatne aj v spolupráci s ostatnými.
- Schopnosť pracovať s minimálnym dohľadom.
- Preukázateľné skúsenosti s vývojom a nasadzovaním modelov hlbokého učenia pomocou PyTorch, TensorFlow alebo Keras.
- Dobrá znalosť algoritmov strojového učenia a štatistických metód vrátane analýzy prežívania a riadenia dávkových efektov, aplikovaných na farmaceutický výskum alebo objavovanie biomarkerov.
- Znalosť metód vysvetliteľnej umelej inteligencie, ako sú SHAP, atribúcia pozornosti a kontrafaktuálna analýza.
- Pochopenie kvantifikácie neistoty pri interpretácii biomarkerov.
- Skúsenosť so samostatným vedením štúdie biomarkerov.
- Predchádzajúca skúsenosť s klinickými skúškami je výhodou.
- Skúsenosť z odvetvia je výhodou.
- Hlboké porozumenie hodnoteniu biomarkerov, najmä v oblasti imunológie a infekcií, diabetu 1. typu, relevantných parametrov a súvisiacej biológie.
- Pokročilá znalosť štatistických programovacích nástrojov vrátane R, Bioconductor, R balíkov pre genetické údaje a Pythonu.
- Skúsenosť s prácou s vysokodimenzionálnymi súbormi údajov.
- Môžu byť akceptované porovnateľné skúsenosti, zručnosti alebo vzdelanie.
Benefity
- Príležitosti na kariérny rozvoj a postup.
- Podporné a angažované priame vedenie.
- Školenia v technických a terapeutických oblastiach.
- Programy vzájomného uznávania kolegov.
- Program celkových odmien.
- Inkluzívna pracovná kultúra.
- Primerané úpravy pracovných podmienok tam, kde je to vhodné.