Syneos Health 是一家提供全方位服务的生物制药解决方案机构，帮助客户推动疗法从临床开发走向商业交付。其团队融合临床、医学事务、商业、技术和市场洞察能力，应对不断变化的医疗需求，并支持重要治疗方案在全球范围内的开发与上市。
高级生物统计师——生物标志物、人工智能与深度学习
运用先进统计学和深度学习开展生物标志物与基因组学分析，为 Syneos Health 的临床研究和生命科学药物开发提供支持。
描述
- 协调临床和生物标志物研究中基因组学及其他生物标志物组成部分的跨职能规划、执行与分析。
- 在经验丰富的统计师指导下担任项目生物标志物统计师。
- 为所负责的研究制定生物标志物评估计划。
- 在临床开发讨论中提供统计学专业知识，并应用人工智能和机器学习方法。
- 协调支持生物标志物研究与开发的统计工作流。
- 规划并开展高级基因组学和生物标志物数据分析。
- 编写统计程序并开发复杂的分析算法。
- 分析 RNA、Olink 及其他生物标志物数据集。
- 准备准确的生物标志物评估报告并解释其结果。
- 独立解决常规及复杂的统计问题、建模需求和分析任务。
- 创建并应用用于常规生物标志物评估的标准化流程。
任职要求
- 生物统计学、统计学、数学或相关学科博士或硕士学位。
- 具备出色的书面、口头和人际沟通能力。
- 能够独立工作并有效开展协作。
- 能够在最低限度的监督下工作。
- 具备使用 PyTorch、TensorFlow 或 Keras 开发和部署深度学习模型的经验。
- 深入掌握机器学习算法和统计方法，包括生存分析及批次效应管理，并能将其应用于制药或生物标志物发现工作。
- 熟悉 SHAP、注意力归因和反事实分析等可解释人工智能方法。
- 了解用于生物标志物可解释性的不确定性量化。
- 具备独立领导生物标志物研究的经验。
- 有临床试验经验者优先。
- 有行业经验者优先。
- 深入理解生物标志物评估，尤其是免疫学与感染、1 型糖尿病、相关参数及其生物学。
- 熟练使用 R、Bioconductor、遗传数据 R 软件包和 Python 等统计编程工具。
- 具备处理高维数据集的经验。
- 可接受同等的经验、技能或教育背景。
福利待遇
- 提供职业发展与晋升机会。
- 支持性强且积极投入的直属管理。
- 提供技术领域和治疗领域培训。
- 同事认可计划。
- 全面薪酬福利计划。
- 包容性的工作文化。
- 在适当情况下提供合理便利。