Cooperativa, Ciencias de Datos Translacionales

Descripción de la Empresa

En Biogen, nuestra misión es clara: somos pioneros en neurociencias. Biogen descubre, desarrolla y entrega terapias innovadoras a nivel mundial para personas que viven con enfermedades neurológicas y neurodegenerativas graves. Juntos, nuestros empleados crean, comercializan y fabrican terapias transformadoras para nuestra población de pacientes.

En Biogen estamos comprometidos a construir sobre nuestra cultura de inclusión y pertenencia que refleja las comunidades en las que operamos y los pacientes a los que servimos. Estamos centrados en fortalecer nuestra base para avanzar en nuestra estrategia general de Diversidad, Equidad e Inclusión (DE&I) y, lo que es más importante, asegurar que todos nuestros empleados se sientan incluidos.

Como becario o interno en Biogen, puedes esperar ser asignado a un proyecto real, bajo la guía de profesionales experimentados y expertos en la materia que están interesados en tu crecimiento profesional y académico. También nos aseguramos de que tengas muchas oportunidades para construir tu red, aprender más sobre nuestra organización a través de comidas semanales y aprender de líderes de toda la empresa, y unirte a nosotros para varios eventos divertidos.

Descripción del Trabajo

Resumen

Esta solicitud es para un puesto de estudiante de 6 meses desde enero hasta junio de 2024. La revisión de currículums comenzará en octubre de 2023.

Nuestro equipo se llama Ciencias de Datos Translacionales. El objetivo de nuestro equipo es realizar análisis computacionales de alta calidad en conjuntos de datos genómicos y transcriptómicos, estandarizar los pipelines de análisis de datos NGS, y trabajar con herramientas y tecnologías computacionales de vanguardia. Colaboramos estrechamente con todos los equipos de descubrimiento para realizar el análisis computacional de los conjuntos de datos NGS. Esto incluye el análisis de DNAseq RNAseq, miRNAseq, snRNAseq para la identificación de objetivos, el involucramiento y la evaluación.

Descripción de la Posición

Como internista, usted:

• Aplicará modelos de aprendizaje profundo de última generación, por ejemplo, transformadores, para la anotación de tipos de células en datos de RNA-seq de células individuales.
• Se familiarizará con los servidores y conjuntos de datos de Biogen
• Escribirá código en python/bash para realizar tareas
• Procesará conjuntos de datos scRNAseq disponibles públicamente utilizando nuestro pipeline interno para células individuales
• Asistirá a las reuniones quincenales programadas del equipo
• Dará actualizaciones quincenales del progreso.

Algunos proyectos ejemplares pueden incluir:

• Explorar e implementar modelos de aprendizaje profundo para la anotación de tipos de células en datos de RNAseq de células individuales. Los actuales métodos de anotación luchan con listas de marcadores de genes limitados y el manejo del efecto de lote, obstaculizando la generalización.
• scBERT, un modelo transformador a gran escala ofrece ventajas: 1) Aprender representaciones complejas de los datos sin ingeniería de características heurísticas de manera no supervisada. 2) Aprovechar los modelos pre-entrenados en grandes conjuntos de datos y afinarlos con datos de referencia etiquetados. 3) Actualización continua para la adaptación dinámica a nuevos datos y conocimientos.
• Además de la anotación de tipos de células, el marco transformador puede ser extendido a una variedad de tareas posteriores, como la integración de datos multiómicos, análisis de interacciones gen-gen y predicción de respuesta a perturbaciones.

Calificaciones

• Experiencia con el desarrollo o aplicación de métodos de IA/aprendizaje de máquinas en ciencias biológicas.
• Experiencia con el análisis computacional de RNA-seq de células individuales.
• Experiencia en codificación en Python, Bash, R y herramientas de visualización de datos

Para participar en el Programa de Internado de Biogen, los estudiantes deben cumplir con los siguientes criterios de elegibilidad:

• Autorización legal para trabajar en EE. UU.
• Tener al menos 18 años de edad antes de la fecha de inicio programada
• Estar actualmente inscrito en una universidad o colegio acreditado

Educación

Pursuing PhD en biología computacional y área relacionada

Información Adicional