S&C Global Network - AI - Life Sciences -Data Science Manager

Entité: Accenture Strategy & Consulting

Équipe: Strategy & Consulting – Réseau Mondial

Pratique: Sciences de la Vie

Titre: Gestionnaire en Science de la Décision IA par Industrie et Fonction

Lieu de Travail: Delhi, Gurgaon, Mumbai, Bangalore

Le Réseau Mondial Accenture Strategy & Consulting se concentre sur l'aide à la croissance des entreprises de nos clients en utilisant des données et de l'IA. Notre pratique met l'accent sur l'exploitation de l'analytique pour générer des insights exploitables qui améliorent la prise de décision et renforcent les relations avec les clients. De l'élaboration de la stratégie à l'exécution, nous aidons les organisations à faire évoluer leurs capacités analytiques, y compris l'accès aux données, les rapports, et la modélisation prédictive, afin de surpasser leurs concurrents.

Rejoignez-nous pour travailler sur des projets de grande visibilité avec des clients pharmaceutiques de premier plan à l'échelle mondiale. Collaborez avec des leaders de l'industrie, des praticiens de fonctions d'entreprise et des professionnels de la gestion de données pour façonner des solutions innovantes exploitant les technologies émergentes. Adoptez des pratiques commerciales responsables tout au long de votre travail et profitez de modules de formation personnalisés conçus pour améliorer vos compétences en stratégie et en conseil, vos connaissances sectorielles et vos capacités. Épanouissez-vous dans une culture inclusive engagée à favoriser l'égalité pour tous et participez à des projets collaboratifs au sein de l'organisation.

• Diriger des équipes de petite à moyenne taille dans la réalisation de projets de conseil pour des clients internationaux.
• Gérer la stratégie, la mise en œuvre, la conception des processus et la gestion du changement pour des modules spécifiques.
• Gérer les opérations quotidiennes de l'équipe, fournir des conseils et un support aux membres de l'équipe pour une prestation de solution efficace aux clients.
• Participer aux discussions avec les clients, développer de nouveaux Points de Vue (PoVs) sectoriels et des outils réutilisables.
• Traduire les résultats analytiques complexes en rapports et présentations clairs pour divers intervenants, y compris les cliniciens, les cadres et les patients.
• Offrir une expertise en tant que spécialiste dans divers sous-segments de l'industrie des Sciences de la Vie.
• Créer des actifs et des méthodologies, ainsi que des documents de points de vue et des rapports de recherche pour l'utilisation par l'équipe et la communauté.
• Acquérir de nouvelles compétences pertinentes pour différents groupes industriels.
• Soutenir les stratégies et modèles opérationnels axés sur des unités commerciales spécifiques et évaluer les réponses concurrentielles.
• Co-diriger les propositions et les efforts de développement commercial, en coordination avec les collègues pour créer des livrables consensuels.
• Mettre en œuvre des plans de changement transformationnel alignés sur les stratégies commerciales des clients, en engageant les parties prenantes dans le parcours de changement.
• Présenter, au besoin, les aspects fonctionnels de votre domaine à des audiences connues ou à des clients.

• Posséder un diplôme de Bachelor ou de Master en Statistiques, Science des Données, Mathématiques Appliquées, Analyse d'Affaires, Informatique, Systèmes d'Information, ou dans un domaine quantitatif connexe.
• Avoir plus de 10 ans d'expérience avérée dans des projets liés à Sciences de la Vie/Pharma/Santé, avec des résultats réussis.
• Excellente compréhension des ensembles de données pharmaceutiques, y compris les données commerciales, cliniques, Real World Evidence (RWE), et les dossiers médicaux électroniques (EMR).
• Expérience pratique avec des données de preuve du monde réel, des données cliniques de R&D et des données de marketing digital.
• Expérience avec des ensembles de données tels que Komodo, RAVE, IQVIA, Truven, Optum, SHS, Specialty Pharmacy, PSP.
• Compétence en construction et déploiement de modèles statistiques et algorithmes de machine learning, tels que la segmentation, la modélisation prédictive, les tests d'hypothèses, l'analyse statistique multivariée, les techniques de séries temporelles et l'optimisation.
• Maîtr