Syneos Health là một tổ chức cung cấp giải pháp dược phẩm sinh học tích hợp toàn diện, giúp khách hàng đưa các liệu pháp từ giai đoạn phát triển lâm sàng đến triển khai thương mại. Các đội ngũ của công ty kết hợp chuyên môn về lâm sàng, y vụ, thương mại, công nghệ và thông tin thị trường để đáp ứng nhu cầu chăm sóc sức khỏe luôn thay đổi, đồng thời hỗ trợ phát triển và ra mắt các phương pháp điều trị quan trọng trên toàn thế giới.
Chuyên gia Thống kê Sinh học Cấp cao – Dấu ấn Sinh học, AI và Học sâu
Dẫn dắt các phân tích về dấu ấn sinh học và gen bằng thống kê nâng cao cùng học sâu, hỗ trợ nghiên cứu lâm sàng và phát triển thuốc trong lĩnh vực khoa học sự sống tại Syneos Health.
Mô tả
- Điều phối việc lập kế hoạch, triển khai và phân tích liên chức năng các thành phần về gen và các dấu ấn sinh học khác trong các nghiên cứu lâm sàng và nghiên cứu dấu ấn sinh học.
- Đảm nhiệm vai trò chuyên gia thống kê dấu ấn sinh học của dự án dưới sự hướng dẫn của một chuyên gia thống kê giàu kinh nghiệm.
- Xây dựng Kế hoạch Đánh giá Dấu ấn Sinh học cho các nghiên cứu được phân công.
- Đóng góp chuyên môn thống kê vào các cuộc thảo luận về phát triển lâm sàng và áp dụng các phương pháp AI, học máy.
- Điều phối các luồng công việc thống kê hỗ trợ nghiên cứu và phát triển dấu ấn sinh học.
- Lập kế hoạch và thực hiện các phân tích nâng cao về dữ liệu gen và dấu ấn sinh học.
- Viết chương trình thống kê và phát triển các thuật toán phân tích phức tạp.
- Phân tích các bộ dữ liệu RNA, Olink và các dấu ấn sinh học khác.
- Chuẩn bị các Báo cáo Đánh giá Dấu ấn Sinh học chính xác và giải thích kết quả.
- Độc lập giải quyết các câu hỏi thống kê, nhu cầu mô hình hóa và nhiệm vụ phân tích thường quy cũng như phức tạp.
- Xây dựng và áp dụng các quy trình tiêu chuẩn hóa cho việc đánh giá dấu ấn sinh học thường quy.
Yêu cầu
- Bằng Tiến sĩ hoặc Thạc sĩ về Thống kê Sinh học, Thống kê, Toán học hoặc ngành liên quan.
- Kỹ năng giao tiếp bằng văn bản, bằng lời nói và giao tiếp giữa cá nhân tốt.
- Có khả năng làm việc hiệu quả cả độc lập và phối hợp với nhóm.
- Có khả năng làm việc với sự giám sát tối thiểu.
- Có kinh nghiệm được chứng minh trong việc phát triển và triển khai mô hình học sâu bằng PyTorch, TensorFlow hoặc Keras.
- Nắm vững các thuật toán học máy và phương pháp thống kê, bao gồm phân tích sống còn và quản lý hiệu ứng lô, được áp dụng trong nghiên cứu dược phẩm hoặc khám phá dấu ấn sinh học.
- Quen thuộc với các phương pháp AI có thể giải thích như SHAP, quy kết theo cơ chế chú ý và phân tích phản thực.
- Hiểu biết về định lượng độ bất định nhằm diễn giải dấu ấn sinh học.
- Có kinh nghiệm độc lập dẫn dắt một nghiên cứu về dấu ấn sinh học.
- Ưu tiên có kinh nghiệm trong thử nghiệm lâm sàng.
- Ưu tiên có kinh nghiệm trong ngành.
- Hiểu biết sâu về đánh giá dấu ấn sinh học, đặc biệt trong miễn dịch học và nhiễm trùng, bệnh tiểu đường type 1, các tham số liên quan và sinh học đi kèm.
- Thành thạo các công cụ lập trình thống kê, bao gồm R, Bioconductor, các gói R cho dữ liệu di truyền và Python.
- Có kinh nghiệm làm việc với các bộ dữ liệu nhiều chiều.
- Có thể chấp nhận kinh nghiệm, kỹ năng hoặc trình độ học vấn tương đương.
Phúc lợi
- Cơ hội phát triển và thăng tiến nghề nghiệp.
- Quản lý trực tiếp hỗ trợ và gắn kết.
- Đào tạo về các lĩnh vực kỹ thuật và điều trị.
- Chương trình ghi nhận đồng nghiệp.
- Chương trình tổng đãi ngộ.
- Văn hóa nơi làm việc hòa nhập.
- Hỗ trợ hợp lý khi phù hợp.