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.
Kıdemli Biyostatistikçi – Biyobelirteçler, Yapay Zekâ ve Derin Öğrenme
Syneos Health bünyesinde klinik araştırmaları ve yaşam bilimlerinde ilaç geliştirmeyi desteklemek üzere ileri istatistik ve derin öğrenme yöntemleriyle biyobelirteç ve genomik analizlerine liderlik edin.
Açıklama
- Klinik ve biyobelirteç çalışmalarında genomik ve diğer biyobelirteç bileşenlerinin işlevler arası planlama, yürütme ve analizini koordine etmek.
- Deneyimli bir istatistikçinin rehberliğinde proje biyobelirteç istatistikçisi olarak görev yapmak.
- Atanan çalışmalar için Biyobelirteç Değerlendirme Planları oluşturmak.
- Klinik geliştirme görüşmelerine istatistiksel uzmanlıkla katkıda bulunmak ve yapay zekâ ile makine öğrenmesi yöntemlerini uygulamak.
- Biyobelirteç araştırma ve geliştirmesini destekleyen istatistiksel iş akışlarını koordine etmek.
- İleri genomik ve biyobelirteç veri analizlerini planlamak ve gerçekleştirmek.
- İstatistiksel programlar yazmak ve karmaşık analitik algoritmalar geliştirmek.
- RNA, Olink ve diğer biyobelirteç veri kümelerini analiz etmek.
- Doğru Biyobelirteç Değerlendirme Raporları hazırlamak ve bulgularını açıklamak.
- Rutin ve karmaşık istatistiksel soruları, modelleme ihtiyaçlarını ve analitik görevleri bağımsız olarak çözmek.
- Rutin biyobelirteç değerlendirmeleri için standartlaştırılmış süreçler oluşturmak ve uygulamak.
Gereksinimler
- Biyostatistik, İstatistik, Matematik veya ilgili bir disiplinde doktora ya da yüksek lisans derecesi.
- Güçlü yazılı, sözlü ve kişilerarası iletişim becerileri.
- Hem bağımsız hem de iş birliği içinde etkili çalışabilmek.
- Asgari denetimle çalışabilmek.
- PyTorch, TensorFlow veya Keras kullanarak derin öğrenme modelleri geliştirme ve uygulamaya alma konusunda kanıtlanmış deneyim.
- Farmasötik veya biyobelirteç keşfi çalışmalarında uygulanan makine öğrenmesi algoritmaları ve sağkalım analizi ile parti etkisi yönetimi dâhil istatistiksel yöntemler hakkında güçlü bilgi.
- SHAP, dikkat atfı ve karşıolgusal analiz gibi açıklanabilir yapay zekâ yöntemlerine aşinalık.
- Biyobelirteçlerin yorumlanabilirliği için belirsizlik nicelemesini anlama.
- Bir biyobelirteç çalışmasına bağımsız olarak liderlik etme deneyimi.
- Önceki klinik araştırma deneyimi tercih edilir.
- Sektör deneyimi tercih edilir.
- Özellikle immünoloji ve enfeksiyonlar, tip 1 diyabet, ilgili parametreler ve bunlarla ilişkili biyoloji bağlamında biyobelirteç değerlendirme konusunda güçlü anlayış.
- R, Bioconductor, genetik veri R paketleri ve Python dâhil istatistiksel programlama araçlarında yetkinlik.
- Yüksek boyutlu veri kümeleriyle çalışma deneyimi.
- Benzer deneyim, beceri veya eğitim kabul edilebilir.
Yan Haklar
- Kariyer gelişimi ve ilerleme fırsatları.
- Destekleyici ve ilgili yöneticilik.
- Teknik ve terapötik alanlarda eğitim.
- Ekip arkadaşları tarafından takdir programları.
- Toplam ödüller programı.
- Kapsayıcı iş yeri kültürü.
- Uygun durumlarda makul düzenlemeler.