Associate Director, Data Science

Avez-vous une expertise et une passion pour la science des données ? Cherchez-vous à appliquer vos compétences pour impacter toutes les phases du développement de médicaments et les interactions réglementaires dans une entreprise qui suit la science et transforme les idées en médicaments révolutionnaires ? Si c'est le cas, AstraZeneca est peut-être l'endroit parfait pour vous !

AstraZeneca est une entreprise biopharmaceutique mondiale axée sur la découverte, le développement et la commercialisation de médicaments sur ordonnance pour certaines des maladies les plus graves dans le monde. Nous sommes plus qu'une des principales entreprises pharmaceutiques – nous sommes une équipe dédiée à libérer le pouvoir de la science pour traiter, prévenir, modifier et même guérir certaines des maladies les plus complexes au monde. Rejoignez-nous alors que nous influençons positivement des milliards de patients à travers le monde.

Notre équipe de biométrie R&I est dédiée au développement de traitements innovants pour les maladies respiratoires et immunologiques (R&I). Dans ce rôle, vous ferez partie d'un environnement global, diversifié et interfonctionnel qui offre un développement personnel et professionnel.

En tant que Directeur Associé de la Science des Données, vous :

• Dirigerez la préparation d'analyses basées sur les données pour les décideurs afin de développer l'intelligence commerciale, d'optimiser l'efficacité et de prédire les résultats commerciaux.
• Conduirez l'analyse des données pour soutenir les processus en identifiant, analysant et interprétant les tendances ou les modèles. Préparerez des rapports continus et des visualisations de données pour une narration complexe des données.
• Coordonnerez la création, la maintenance et/ou l'amélioration des modèles statistiques d'analyses exploratoires et prédictives pour les examens et analyses de données en cours et ad hoc.
• Coordonnerez la mise en œuvre de solutions analytiques et de visualisation de données dans le cadre défini du projet, en utilisant des applications d'intelligence commerciale et/ou des services cloud.
• Traduierez les problèmes commerciaux en problèmes et solutions analytiques appropriés dans le cadre du projet.
• Communiquerez les résultats de manière claire et objective, y compris les incertitudes et limitations associées.
• Fournirez une expertise en analyses de données exploratoires, descriptives et prédictives pour des projets interfonctionnels afin de façonner et de livrer des solutions qui créent de la valeur commerciale.
• Développerez des visualisations et des outils pour des solutions analytiques innovantes et complexes.
• Garantirez que le travail est livré selon des normes de qualité rigoureuses dans le cadre défini.
• Développerez, mettrez en œuvre et maintiendrez des outils répondant aux exigences réglementaires et de preuve dans le cadre du projet.
• Encadrerez des projets de petite taille (2-3 personnes) de portée définie.

Nous recherchons une personne focalisée sur la résolution de problèmes complexes par la collaboration et les partenariats. Notre candidat idéal aura les qualifications suivantes :

• Diplôme de licence dans une discipline pertinente ou expérience équivalente.
• Connaissance des outils d'analyse de données et d'intelligence commerciale tels que R, Python, Tableau, Power BI ou QlikView, et/ou expérience avec la plate-forme Microsoft Power (y compris Power Apps et Power Automate).
• Familiarité avec les systèmes de bases de données (par ex., SQL, NoSQL, graph).
• Capacité avancée à tirer des conclusions à partir des données et à les présenter succinctement aux parties prenantes.
• Expérience dans l'analyse complexe de données dans des domaines d'application commerciale et/ou scientifique.
• Compétences en développement de logiciels.
• Excellentes compétences en communication écrite et verbale, en analyse commerciale et en conseil.
• Bonne compréhension d'au moins un domaine commercial où la science des données est appliquée.

• Diplôme de master en mathématiques, informatique, ingénierie, physique, statistiques, économie ou une discipline quantitative liée.
• À l'aise pour travailler dans un environnement de calcul haute performance ou cloud.
• Expérience dans les