Data Scientist Clinical/Pharma/Lifescience Industry

Entreprise : Lifelancer

Rôle : Ce poste offre une opportunité unique d'innover dans les domaines des statistiques et de la science des données. Vous soutiendrez la fonction des Opérations Cliniques Globales, transformant la manière dont notre client, une entreprise pharmaceutique leader, utilise les données pour orienter la prise de décision dans les opérations cliniques de R&D. Bien qu'une compréhension des données cliniques soit un atout, elle n'est pas requise.

Développement de Modèles : Mettre en œuvre des méthodologies robustes de développement de modèles, en garantissant des objectifs clairs et des méthodes de mesure de la qualité dès le départ.

Entraînement au Machine Learning : S'assurer que les modèles de machine learning sont bien entraînés et finement ajustés pour l'exactitude et la pertinence, en alignement avec les conclusions de l'équipe analytique.

Qualité du Code : Adhérer aux principes du SDLC, en livrant un code de haute qualité, bien documenté, réutilisable et exempt de bugs.

Exécution Stratégique Collaborative : Travailler aux côtés de data scientists, data engineers, business analysts et experts métiers pour exécuter efficacement les plans de stratégie et de feuille de route, en utilisant des méthodes analytiques avancées (descriptive, inquisitive, predictive).

Maintenance des Modèles : Entraîner et maintenir en continu les modèles de machine learning pour garantir qu'ils restent précis et pertinents.

Production Analytique : Transformer les solutions analytiques et les preuves de concept en fonctionnalités exploitables sur une plateforme analytique basée sur Azure, en tenant compte de la compréhension du système, des contraintes d'ingénierie et des besoins en performance.

Visualisation de Données : Développer des résumés convaincants et des tableaux de bord narratifs pour visualiser efficacement les données, en se concentrant sur les principaux résultats et insights alignés avec les objectifs des parties prenantes. Utiliser des techniques de validation pour susciter la confiance dans les résultats.

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