Sr. Científico de Datos, RWE

¿Apasionado por la medicina de precisión y el avance de la industria de la salud?

Los recientes avances en la tecnología subyacente han hecho finalmente posible que la IA impacte en la atención clínica de una manera significativa. La plataforma patentada de Tempus conecta un ecosistema completo de evidencia del mundo real para proporcionar información accionable en tiempo real a los médicos, proporcionando información crítica sobre los tratamientos correctos para los pacientes correctos, en el momento adecuado.

El equipo de Evidencia del Mundo Real de Tempus se asocia con Pharma externo, instituciones biotecnológicas y académicas para proporcionar los mejores datos, análisis y orientación metodológica a la oferta de datos del mundo real de Tempus. Estamos buscando un Científico de Datos altamente motivado y capaz, con amplia experiencia e interés en el diseño y análisis de estudios farmacoepidemiológicos para unirse a nuestro equipo.

Responsabilidades:

• Participar en proyectos clínicos con asociados externos de Pharma, académicos y otros
• Representar la función de Evidencia del Mundo Real y colaborar con los interesados internos y externos en el diseño, análisis, interpretación y publicación de estudios del mundo real clínicos
• Trabajar en problemas complejos, ejerciendo juicio en la selección y adaptación de métodos según sea apropiado
• Trabajar con grupos interdisciplinarios de científicos, ingenieros y desarrolladores de productos para traducir la investigación en información clínicamente accionable para nuestros clientes
• Mantenerse al día con los últimos avances metodológicos en estudios del mundo real
• Construir infraestructura, incluyendo código reutilizable
• Cumplir con todas las regulaciones y procedimientos de la Compañía aplicables

Experiencia requerida:

• Grado avanzado (Maestría con 4+ años de experiencia o PhD) o licenciatura con 6+ años de experiencia en ciencia de datos, bioinformática, biostadística, epidemiología, inmunología, salud pública, o campos relacionados.
• Habilidades computacionales usando Python, R o SAS y SQL, especialmente herramientas y paquetes estadísticos relevantes

Los candidatos ideales poseerán:

• Fuertes habilidades de manipulación y análisis de datos
• Capacidad para abordar grandes problemas ambiguos
• Fuertes habilidades de comunicación y presentación
• Iniciativa propia
• Familiaridad con las técnicas de aprendizaje automático y las ventajas y desventajas de los diferentes enfoques, especialmente con respecto a los algoritmos predictivos y pronósticos en la investigación médica
• Experiencia en genética del cáncer, inmunología o biología molecular
• Autónomo y trabaja bien en equipos interdisciplinarios
• Mentalidad de colaboración, ganas de aprender y ética laboral de alta integridad
• Atención aguda a los detalles y pasión por entregar análisis de alta calidad y a tiempo
• Capaz de presentar efectivamente los resultados de la investigación al equipo del estudio y a otros colaboradores, incluyendo la interpretación de los resultados y la elaboración de inferencias apropiadas en función del diseño del estudio/métodos estadísticos, así como la evaluación de las limitaciones del estudio

Sería ideal tener:

• Experiencia con control de versiones y pruebas de software
• Experiencia con análisis y metodología de tiempo hasta el evento
• Experiencia trabajando en ensayos clínicos de oncología Fase II-IV y/o experiencia con el análisis de estudios RWD (por ejemplo, utilizando reclamaciones, EHR o fuentes de datos de registro)
• Experiencia práctica en la preparación de presentaciones regulatorias para la FDA
• Experiencia apoyando a equipos de ciencia de datos en la construcción y validación de modelos
• Experiencia en la interfaz con el cliente o en consultoría y comodidad presentando resultados a los interesados

#LI-GL1