Syneos Health ni shirika lililounganisha kikamilifu suluhisho za dawa za kibayolojia, linalowasaidia wateja kuendeleza tiba kutoka hatua ya utafiti wa kimatibabu hadi utoaji wa kibiashara. Timu zake huunganisha utaalamu wa kimatibabu, masuala ya kitabibu, biashara, teknolojia na maarifa ya soko ili kushughulikia mahitaji yanayobadilika ya huduma za afya na kusaidia katika uundaji na uzinduzi wa matibabu muhimu duniani kote.
Mtaalamu Mwandamizi wa Biostatistiki – Alama za Kibiolojia, AI na Kujifunza kwa Kina
Anaongoza uchanganuzi wa alama za kibiolojia na jeni kwa kutumia takwimu za hali ya juu na kujifunza kwa kina ili kusaidia utafiti wa kliniki na uundaji wa dawa katika sayansi ya maisha huko Syneos Health.
Maelezo
- Kuratibu upangaji, utekelezaji na uchanganuzi wa vipengele vya jeni na alama nyingine za kibiolojia katika tafiti za kliniki na alama za kibiolojia.
- Kufanya kazi kama mtaalamu wa takwimu za alama za kibiolojia wa mradi kwa mwongozo wa mtaalamu wa takwimu mwenye uzoefu.
- Kuunda Mipango ya Tathmini ya Alama za Kibiolojia kwa tafiti ulizopewa.
- Kutoa utaalamu wa takwimu katika majadiliano ya maendeleo ya kliniki na kutumia mbinu za AI na kujifunza kwa mashine.
- Kuratibu mtiririko wa kazi za takwimu unaosaidia utafiti na uundaji wa alama za kibiolojia.
- Kupanga na kufanya uchanganuzi wa hali ya juu wa data za jeni na alama za kibiolojia.
- Kuandika programu za takwimu na kuunda algoriti changamano za uchanganuzi.
- Kuchanganua RNA, Olink na seti nyingine za data za alama za kibiolojia.
- Kuandaa Ripoti sahihi za Tathmini ya Alama za Kibiolojia na kueleza matokeo yake.
- Kutatua kwa kujitegemea maswali ya kawaida na changamano ya takwimu, mahitaji ya uundaji wa mifano na kazi za uchanganuzi.
- Kuunda na kutumia michakato sanifu kwa tathmini za kawaida za alama za kibiolojia.
Mahitaji
- Shahada ya PhD au MSc katika Biostatistiki, Takwimu, Hisabati au taaluma inayohusiana.
- Uwezo mzuri wa mawasiliano ya maandishi, mdomo na baina ya watu.
- Uwezo wa kufanya kazi kwa ufanisi kwa kujitegemea na kwa ushirikiano.
- Uwezo wa kufanya kazi kwa uangalizi mdogo.
- Uzoefu uliothibitishwa wa kuunda na kutumia miundo ya kujifunza kwa kina kwa PyTorch, TensorFlow au Keras.
- Uelewa mzuri wa algoriti za kujifunza kwa mashine na mbinu za takwimu, ikiwemo uchanganuzi wa survival na udhibiti wa athari za batch, zinazotumika katika ugunduzi wa dawa za kampuni za dawa au alama za kibiolojia.
- Uzoefu wa mbinu za AI zinazoelezeka kama SHAP, attribution ya umakini na uchanganuzi wa counterfactual.
- Uelewa wa upimaji wa kutokuwa na uhakika kwa ajili ya kutafsiri alama za kibiolojia.
- Uzoefu wa kuongoza kwa kujitegemea utafiti wa alama za kibiolojia.
- Uzoefu wa awali wa majaribio ya kliniki unapendelewa.
- Uzoefu wa sekta unapendelewa.
- Uelewa mzuri wa tathmini ya alama za kibiolojia, hasa katika kingamwili na maambukizi, kisukari cha aina ya 1, vigezo vinavyohusiana na biolojia inayohusishwa.
- Uwezo wa kutumia zana za upangaji wa takwimu ikiwemo R, Bioconductor, vifurushi vya R vya data za kijenetiki na Python.
- Uzoefu wa kufanya kazi na seti za data zenye vipimo vingi.
- Uzoefu, ujuzi au elimu inayolingana inaweza kukubaliwa.
Manufaa
- Fursa za kuendeleza na kupiga hatua katika taaluma.
- Usimamizi wa mstari unaounga mkono na unaohusika.
- Mafunzo katika nyanja za kiufundi na tiba.
- Programu za kutambua mchango wa wafanyakazi wenza.
- Mpango wa jumla wa zawadi.
- Utamaduni wa mahali pa kazi unaojumuisha wote.
- Marekebisho yanayofaa inapohitajika.