Senior Data Scientist - Drug Discovery

Esta es una posición de contrato con excelente flexibilidad para trabajar desde casa, inicialmente con una duración de 12 meses con la posibilidad de extenderse. Trabajarás estrechamente con un equipo multifuncional de Científicos de I+D, Bioinformáticos, Médicos y Estadísticos. En este rol, desarrollarás y aplicarás diversos enfoques de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (ML) para analizar grandes conjuntos de datos de NGS y otros datos ómicos, apoyando el descubrimiento y desarrollo de fármacos al sugerir objetivos y estrategias novedosas.

Responsabilidades Clave

• Análisis práctico de conjuntos de datos ómicos y genéticos/genómicos, como datos de expresión génica y transcriptómica.
• Desarrollar nuevos scripts, herramientas, pipelines y enfoques para proyectos de I+D utilizando métodos clásicos de biología computacional o aprendizaje automático (p. ej., regresión, boosting, enfoques basados en grafos).
• Identificar e implementar enfoques innovadores para I+D, incorporando nuevos conjuntos de datos.
• Desarrollar nuevas funcionalidades y versiones de herramientas y plataformas existentes.
• Colaborar con las partes interesadas de I+D, como los líderes de equipos de descubrimiento y desarrollo de fármacos, para asesorar sobre posibles objetivos de fármacos.
• Proporcionar ideas y conocimientos sobre estrategias y enfoques para el descubrimiento de fármacos.
• Participar en la programación práctica en R y/o Python para el desarrollo de modelos.

Lo Que Necesitarás para Tener Éxito

• Licenciatura/Maestría/Doctorado (o experiencia equivalente) en bioinformática, biología computacional, ciencia de datos, biología, ciencias de la computación, estadística o una disciplina relevante.
• Historial comprobado de trabajo con conjuntos de datos genómicos, NGS o multi-ómicos, idealmente de muestras clínicas o de proyectos enfocados en el descubrimiento de fármacos.
• Conocimiento y/o experiencia en descubrimiento o desarrollo de fármacos, preferiblemente en un entorno farmacéutico, biotecnológico o CRO, se prefiere pero no es esencial.
• Competencia en lenguajes de programación como Python o R.
• Experiencia práctica con enfoques de Aprendizaje Automático y/o modelado predictivo.
• La experiencia utilizando métodos de aprendizaje automático y modelos estadísticos es una ventaja.
• Fuertes habilidades de comunicación con la capacidad de transmitir información de manera efectiva a científicos computacionales y experimentales.
• Experiencia trabajando en colaboración con equipos en trabajos de proyecto.

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Nombre de la Empresa: Lifelancer
Título del Trabajo: Científico de Datos Senior - Descubrimiento de Fármacos