Spécialiste en gestion des données de R&D

Nous recherchons une personne ayant fait ses preuves dans l'intégration de flux de données biologiques et chimiques provenant de divers environnements de laboratoire. En tant que spécialiste de la gestion des données au sein de BenevolentAI, vous jouerez un rôle central dans le soutien et la progression d'un portfolio passionnant de programmes de découverte de médicaments activés par l'IA, dans une variété de domaines thérapeutiques, de l'identification de cibles jusqu'au développement clinique. En tant que membre clé de notre équipe de Data Operations, vous collaborerez étroitement avec les scientifiques de la découverte de médicaments, en biologie in vitro et in vivo, en chimie, en DMPK et en informatique pour rationaliser les processus de données qui soutiennent nos programmes internes de médicaments candidats dans notre pipeline de découverte de médicaments basée sur l'IA.

Responsabilités

• Développer des flux de travail pour le traitement, la capture, le reporting et la visualisation des données d'expérience
• Travailler en collaboration avec les équipes internes et externes pour développer des processus conviviaux pour faciliter le partage des données et garantir le maintien des normes d'intégrité des données
• Soutenir notre intégration continue du suite Dotmatics dans le processus de découverte de Benevolent
• Intégrer les données produites par les scientifiques de laboratoire internes ou les CROs : Instruments, programmes d'analyse des données (Excel, Prism), et ELNs externes pour la chimie et la biologie
• Aider à intégrer la gestion des composés, les commandes et l'inventaire à travers nos dépôts internes et externes
• Soutenir notre gestion des licences utilisateurs, des mises à jour de plateforme et des formations
• Être le champion de l'évaluation des flux de travail et des interfaces de données alternatives pour améliorer et repenser nos processus

Ce que nous recherchons :

• Expérience en informatique pour la découverte de médicaments, diplôme pertinent ou qualification MSc/Res dans les sciences de la vie
• Expérience commerciale dans le soutien à l'informatique pour la découverte de médicaments ; de préférence +3 ans d'activités de type gestion de données dans un environnement de découverte de médicaments
• Un style de travail collaboratif avec de bonnes compétences en organisation et en communication
• Une compréhension des défis liés au transfert de données en masse entre les systèmes ; l'intégration cross-platform et le data warehousing
• Expérience dans le développement, l'intégration et l'amélioration de flux de travail personnalisés, déploiement et soutien confiants aux équipes d'utilisateurs
• Expérience de la communication étroite et efficace avec les équipes de projet multidisciplinaires, pour assurer une analyse des données efficace, une qualité de données assurée et une visualisation des données plus intelligente
• Track record de compréhension des besoins en données de la découverte de médicaments ; suggérer des solutions innovantes pour améliorer le flux de données, la disponibilité des données et résoudre les problèmes d'analyse de tests et d'intégration de données avec les équipes internes et externes

Les plus :

• Expérience en informatique pour la découverte de médicaments, diplôme pertinent ou qualification MSc/Res dans les sciences de la vie
• Expérience commerciale dans le soutien à l'informatique pour la découverte de médicaments ; de préférence +3 ans d'activités de type gestion de données dans un environnement de découverte de médicaments
• Un style de travail collaboratif avec de bonnes compétences en organisation et en communication
• Une compréhension des défis liés au transfert de données en masse entre les systèmes ; l'intégration cross-platform et le data warehousing
• Expérience dans le développement, l'intégration et l'amélioration de flux de travail personnalisés, déploiement et soutien confiants aux équipes d'utilisateurs
• Expérience de la communication étroite et efficace avec les équipes de projet multidisciplinaires, pour assurer une analyse des données efficace, une qualité de données assurée et une visualisation des données plus intelligente
• Un parcours prouvant la compréhension des besoins en données pour la découverte de médicaments ; suggestion de solutions innovantes pour améliorer le flux de données, la disponibilité des données et résolution des problèmes d'analyse de tests et d'intégration de données avec les équipes internes et externes