Syneos Health, müşterilerinin tedavileri klinik geliştirme aşamasından ticari sunuma taşımalarına yardımcı olan, biyofarmasötik çözümler sunan tam entegre bir kuruluştur. Ekipleri klinik çalışmalar, medikal işler, ticari faaliyetler, teknoloji ve pazar içgörülerini bir araya getirerek değişen sağlık hizmeti ihtiyaçlarını karşılar ve dünya genelinde önemli tedavilerin geliştirilmesini ve kullanıma sunulmasını destekler.
Baş Uzman veya Kıdemli Biyoistatistikçi, R ve Shiny — Birleşik Krallık’ta Uzaktan
Klinik araştırma verilerini incelemek ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için R ve Shiny kullanın. Syneos Health’in yaşam bilimleri müşterilerini, klinik kararları destekleyen tekrarlanabilir analizler ve içgörülerle destekleyin.
Açıklama
- Etkileşimli R ve Shiny uygulamalarıyla klinik araştırma verilerini inceleyin
- Keşifsel analiz için klinik veri kümelerini hazırlayın, bütünleştirin ve kalite kontrollerini yapın
- Eğilimleri, güvenlilik sinyallerini, etkililik örüntülerini, alt grup farklılıklarını ve veri kalitesi sorunlarını bulmak için etkileşimli görselleştirmeler kullanın
- Etkileşimli görselleştirmelerle veri incelemelerine ve keşifsel analiz toplantılarına liderlik edin
- Karmaşık istatistiksel sonuçları klinik karar alma süreçleri için anlaşılır görsel anlatımlarla sunun
- Analiz gereksinimlerini belirlemek ve uygulama özelliklerine öncelik vermek için klinisyenler, istatistikçiler, programcılar ve R uygulaması geliştiricileriyle çalışın
- Modern R araçlarıyla tekrarlanabilir analiz iş akışları ve raporlar oluşturun
- Uygulama ekosistemini geliştirmek için iyileştirmeler önerin, hataları bildirin ve yeni özellikler talep edin
- Kurum içinde geliştirilen analiz uygulamalarının kullanıcılarını eğitin ve destekleyin
- R ekosistemindeki yeni analiz yöntemlerini ve görselleştirme tekniklerini takip edin
Gereksinimler
- Biyoistatistikçi olarak R kullanarak sektör deneyimi
- Shiny uygulamaları da dahil olmak üzere istatistiksel analiz ve görselleştirme için R kullanma deneyimi
- Biyoistatistik, istatistik, matematik, veri bilimi veya ilgili nicel bir alanda yüksek lisans ya da doktora
- İlaç, biyoteknoloji veya CRO ortamlarında klinik geliştirme süreçlerine destek deneyimi
- Klinik araştırma tasarımı, istatistiksel yöntemler ve klinik veri standartları hakkında bilgi
- İstatistiksel kavramları disiplinler arası kitlelere açıklama dahil güçlü iletişim ve sunum becerileri
- Güçlü iş birliği ve paydaş yönetimi becerileri
- Dinamik Paylaşımlı Sahiplik (DSO) ortamında etkili biçimde çalışabilme
- İngilizceyi akıcı kullanma
- Avrupa’da ikamet etme
- SDTM ve ADaM veri kümeleri hakkında güçlü bilgi
- Etkililik ve güvenlilik verilerini inceleme deneyimi
- Klinik geliştirme boyunca kullanılan istatistiksel yöntemlere ilişkin bilgi
- İstatistiksel bulguları yorumlama ve aktarma deneyimi
- İleri düzey R programlama becerileri
- Veri düzenleme ve dönüştürme becerileri
- Tekrarlanabilir analiz iş akışları oluşturma deneyimi
- shiny, plotly, ggplot2, dplyr, tidyr, purrr, gt, gtsummary ve reactable gibi paketlerle deneyim
- Shiny, Plotly, ggplot2 veya diğer görselleştirme paketleriyle etkileşimli görselleştirmeler oluşturma ve sunma deneyimi
- Etkileşimli grafikler ve panolar aracılığıyla klinik bulguları etkili biçimde aktarabilme
- Quarto veya RMarkdown deneyimi
- Git ve GitHub deneyimi
- Tekrarlanabilir raporlama becerileri
- Analiz veri kümelerinde kalite kontrolü yapma deneyimi
- İş birliğine dayalı analiz iş akışlarında deneyim
- Shiny deneyimi tercih sebebidir
- Posit Connect, R paketi geliştirme, SQL, Arrow veya DuckDB, yapay zekâ destekli analiz iş akışları, keşifsel analiz için makine öğrenmesi, klinik panolar ve etkileşimli raporlama, kullanıcı eğitimi ve bilimsel sunumlar ile yazılım geliştirme iş akışlarında deneyim tercih edilir
- Eşdeğer deneyim, beceri veya eğitim de değerlendirmeye alınır
Yan Haklar
- Kariyer gelişimi ve ilerleme olanakları
- Destekleyici ve çalışanlarıyla yakından ilgilenen yöneticiler
- Teknik eğitimler ve tedavi alanlarına yönelik eğitimler
- Meslektaşlardan takdir
- Toplam ödül programı
- Kapsayıcı kültür
- Uygun durumlarda engelli çalışanlara veya başvuru sahiplerine makul düzenlemeler