Directeur Principal, Analyse de Données

RÉSUMÉ DU LIEU :

Il s'agira d'un rôle hybride basé à Austin, TX

RÉSUMÉ DU POSTE :

Nous recherchons un Manager dynamique et expérimenté des analystes de données pour rejoindre notre équipe et jouer un rôle crucial dans l'avancement de nos efforts de recherche clinique en supervisant la récupération, le nettoyage, l'analyse, la désidentification et la livraison des données. Le Senior Manager, Data Analysis sera responsable de diriger une équipe d'analystes de données compétents et de collaborer étroitement avec des équipes inter-fonctionnelles, dont des chercheurs, des directeurs médicaux, des bioinformaticiens, des biostatisticiens et des scientifiques des données, pour soutenir la prise de décisions basée sur des preuves et le développement de solutions de soins de santé innovantes. Votre expertise en analyse de données cliniques et votre solide leadership seront essentiels pour assurer le succès de nos initiatives de recherche clinique.

TÂCHES PRINCIPALES :

Leadership d'équipe :

• Diriger, recruter, former et encadrer une équipe d'analystes de données cliniques.
• Définir des attentes de performance claires et fournir des opportunités de feedback et de développement en continu.
• Favoriser une culture de collaboration et basée sur les données au sein de l'équipe.

Gestion des données cliniques :

• Superviser la collecte, le nettoyage et le stockage des données cliniques provenant de diverses sources, en garantissant l'intégrité des données et la conformité avec les normes réglementaires.
• Développer et mettre en œuvre des protocoles et des bonnes pratiques de gestion et de gouvernance des données.

Rapport et visualisation :

• Créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations clairs et concis pour communiquer les résultats à la fois aux parties prenantes techniques et non techniques.
• Présenter des informations basées sur les données pour soutenir la prise de décisions et la planification stratégique.

Assurance qualité :

• Mettre en œuvre des procédures de contrôle de qualité pour assurer l'exactitude, la fiabilité et la livraison sécurisée des données cliniques.
• Surveiller les processus d'analyse des données et identifier les domaines d'amélioration.

Conformité réglementaire :

• Se tenir au courant des réglementations et des normes pertinentes en matière de recherche clinique et d'analyse de données.
• Assurer la conformité avec les réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données (par exemple, HIPAA, GDPR).

Gestion de projet :

• Gérer plusieurs projets d'analyse de données cliniques en parallèle, en assurant une livraison en temps voulu et une allocation des ressources.
• Collaborer avec les gestionnaires de programme pour aligner les efforts d'analyse de données avec les objectifs du projet.

Apprentissage continu et innovation :

• Rester à la pointe des tendances et des technologies émergentes en matière d'analyse de données cliniques et de soins de santé.
• Identifier des opportunités d'amélioration des processus et d'innovation dans les méthodologies d'analyse de données.

COMPÉTENCES REQUISES :

• Master dans un domaine connexe (par exemple, statistiques, science des données, informatique).
• Minimum de 8 ans d'expérience dans l'analyse de données cliniques ou un rôle similaire de préférence dans un environnement de soins de santé ou pharmaceutique.
• Connaissance des méthodologies de recherche clinique et des exigences réglementaires, comme les directives HIPAA et FDA.
• Une expérience avec les données de soins de santé, les dossiers de santé électroniques (EHR) et la terminologie clinique est un plus.
• Compréhension fonctionnelle des workflows de séquençage de nouvelle génération.

CONNAISSANCES, COMPÉTENCES ET CAPACITÉS :

• Fortes compétences en outils d'analyse de données et langages de programmation (par exemple, SQL, Python, R).
• Compétence en outils d'analyse statistique (par exemple, R, SAS) et outils de visualisation de données (par exemple, Tableau, Power BI, Quick Sight).
• Fortes compétences en SQL pour l'interrogation et la récupération de données à partir de sources de données complexes dans un format structuré.
• Compétent dans l'agrégation de données, la préparation, le nettoyage des données et l'exploration de données à l'aide de SQL et Python.
• Fortes compétences en leadership et en gestion d'équipe.
• Excellentes capacités de résolution de problèmes et de réflexion critique.
• Compétences efficaces en communication et présentation.
• Attention aux détails et engagement envers l'exactitude des données.
• Capacité à travailler en collaboration dans un environnement d'équipe inter-fonctionnelle.

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