Syneos Health je popolnoma integrirana organizacija za biofarmacevtske rešitve, ki strankam pomaga pri prenosu terapij od kliničnega razvoja do komercialne izvedbe. Njene ekipe združujejo klinične dejavnosti, medicinske zadeve, komercialne pristope, tehnologijo in tržne vpoglede, da bi se odzvale na spreminjajoče se potrebe zdravstvenega varstva ter podprle razvoj in uvedbo pomembnih zdravljenj po vsem svetu.
Višji biostatistik – biomarkerji, umetna inteligenca in globoko učenje
Vodite analize biomarkerjev in genomike z uporabo napredne statistike in globokega učenja za podporo kliničnim raziskavam in razvoju zdravil na področju bioloških znanosti v podjetju Syneos Health.
Opis
- Koordinirati medfunkcijsko načrtovanje, izvajanje in analizo genomskih ter drugih komponent biomarkerjev v kliničnih raziskavah in raziskavah biomarkerjev.
- Delovati kot projektni statistik za biomarkerje pod vodstvom izkušenega statistika.
- Ustvarjati načrte za vrednotenje biomarkerjev za dodeljene raziskave.
- Prispevati statistično strokovno znanje k razpravam o kliničnem razvoju ter uporabljati metode umetne inteligence in strojnega učenja.
- Koordinirati statistične delovne tokove, ki podpirajo raziskave in razvoj biomarkerjev.
- Načrtovati in izvajati napredne analize genomskih podatkov in podatkov o biomarkerjih.
- Pisati statistične programe in razvijati kompleksne analitične algoritme.
- Analizirati nabore podatkov RNA, Olink in drugih biomarkerjev.
- Pripravljati natančna poročila o vrednotenju biomarkerjev in pojasnjevati njihove ugotovitve.
- Samostojno reševati rutinska in kompleksna statistična vprašanja, potrebe po modeliranju ter analitične naloge.
- Ustvarjati in uporabljati standardizirane postopke za rutinsko vrednotenje biomarkerjev.
Zahteve
- Doktorska ali magistrska izobrazba iz biostatistike, statistike, matematike ali sorodnega področja.
- Odlične pisne, ustne in medosebne komunikacijske sposobnosti.
- Sposobnost učinkovitega samostojnega in skupinskega dela.
- Sposobnost dela z minimalnim nadzorom.
- Dokazane izkušnje z razvojem in uvajanjem modelov globokega učenja s programi PyTorch, TensorFlow ali Keras.
- Dobro poznavanje algoritmov strojnega učenja in statističnih metod, vključno z analizo preživetja in obvladovanjem učinkov serij, uporabljenih pri farmacevtskih raziskavah ali odkrivanju biomarkerjev.
- Poznavanje metod razložljive umetne inteligence, kot so SHAP, atribucija pozornosti in kontrafaktualna analiza.
- Razumevanje kvantifikacije negotovosti za interpretacijo biomarkerjev.
- Izkušnje s samostojnim vodenjem raziskave biomarkerjev.
- Predhodne izkušnje s kliničnimi preskušanji so zaželene.
- Izkušnje iz industrije so zaželene.
- Dobro razumevanje vrednotenja biomarkerjev, zlasti na področju imunologije in okužb, sladkorne bolezni tipa 1, relevantnih parametrov in povezane biologije.
- Dobro poznavanje orodij za statistično programiranje, vključno z R, Bioconductor, paketi R za genetske podatke in Pythonom.
- Izkušnje z delom z visokodimenzionalnimi nabori podatkov.
- Sprejemljive so primerljive izkušnje, znanja ali izobrazba.
Ugodnosti
- Priložnosti za poklicni razvoj in napredovanje.
- Podporno in zavzeto neposredno vodenje.
- Usposabljanje na tehničnih in terapevtskih področjih.
- Programi medsebojnega priznavanja sodelavcev.
- Program celotnega nagrajevanja.
- Vključujoča kultura delovnega okolja.
- Ustrezne prilagoditve, kjer je to primerno.