Director, Healthcare Analytics

Lieu : Mississauga, Canada

Chez AstraZeneca, nous sommes fiers de favoriser une culture collaborative qui encourage le partage des connaissances, la pensée ambitieuse et l'innovation. Nous offrons aux employés la possibilité de travailler entre équipes, fonctions et même à l'échelle mondiale, promouvant une culture de diversité et d'inclusion.

Environnement de travail flexible

Nos modes de fonctionnement illustrent l'importance de la flexibilité individualisée, permettant aux employés de concilier leurs engagements personnels et professionnels. Nous continuons de créer une solide culture de collaboration et de travail d'équipe en nous engageant en personne dans nos bureaux trois jours par semaine. Notre siège social et le BlueSky Hub au centre-ville de Toronto sont spécifiquement conçus pour la collaboration, offrant des espaces où les équipes peuvent élaborer des stratégies, réfléchir et se connecter sur des projets critiques.

Engagement en faveur du développement durable

Chez AstraZeneca, notre engagement en faveur du développement durable est au cœur de notre culture et une pierre angulaire de ce qui fait de nous un excellent lieu de travail. Nous reconnaissons l'interconnexion entre la santé des personnes, la planète et notre entreprise, c'est pourquoi nous prenons des mesures ambitieuses pour relever certains des défis les plus significatifs de notre époque, du changement climatique à l'accès aux soins de santé et à la prévention des maladies.

À propos du poste

Nous recherchons un Directeur pour rejoindre notre équipe d'analytique des soins de santé au sein du groupe de science des données et d'analytique avancée en R&D biopharmaceutique. Chez AstraZeneca, notre objectif est de développer et d'appliquer des solutions innovantes basées sur les données aux problèmes les plus difficiles en R&D. Notre équipe, composée de scientifiques des données, d'experts en preuves du monde réel et de bioinformaticiens, collabore étroitement avec des cliniciens et des scientifiques de premier plan pour répondre à des questions cruciales en matière de santé. Notre travail a un impact direct sur la vie des patients en accélérant l'accès à de nouveaux médicaments pour ceux qui en ont le plus besoin.

Responsabilités

• Diriger le développement de méthodes analytiques novatrices qui soutiennent la compréhension des maladies, évaluent les parcours de traitement et optimisent le développement de médicaments en utilisant des données du monde réel.
• Identifier et évaluer les opportunités où les données du monde réel peuvent avoir un impact significatif sur le développement de médicaments et s'engager avec les collègues des domaines thérapeutiques.
• Mentorer les membres juniors de l'équipe et initier des collaborations scientifiques internes et externes.

Exemples de projets

• Utiliser des données du monde réel pour optimiser les programmes de développement clinique.
• Rechercher et développer des modèles d'apprentissage automatique sur des données multimodales pour identifier des biomarqueurs et approfondir notre compréhension des maladies.
• Évaluer les besoins médicaux non satisfaits dans les populations de patients et comparer les parcours de diagnostic et de traitement.
• Créer des méthodes novatrices pour comprendre la progression des maladies, les facteurs de risque et prédire les résultats d'intérêt.
• Évaluer la généralisabilité des essais cliniques et contextualiser les résultats dans les populations de patients du monde réel.

Qualifications

Essentiel

• BSc ou MSc en sciences de la vie, en informatique ou expérience équivalente.
• Expérience extensive dans la conception et la réalisation d'études observationnelles en utilisant des méthodes épidémiologiques avec un impact démontré sur la prise de décision.
• Connaissance approfondie des actifs de données du monde réel tels que les réclamations, les dossiers de santé électroniques et les registres.
• Connaissance des domaines des maladies/domaines thérapeutiques et/ou des sciences biologiques.
• Expérience démontrée dans le développement et l'application de méthodes utilisant Python, R et les langages de bases de données (par exemple SQL).
• Excellentes compétences en communication avec la capacité de travailler en collaboration pour atteindre les objectifs.

Souhaitable

• PhD en sciences de la vie ou en informatique