Biologiste Computationnel du Personnel, Science Translationnelle (À Distance)

Pourquoi rejoindre Freenome?

Freenome est une entreprise de biotechnologie en forte croissance qui développe des tests pour détecter le cancer à partir d'un prélèvement sanguin standard. Pour cela, Freenome utilise une plateforme multiomique qui combine les signaux tumoraux et non tumoraux avec l'apprentissage automatique pour trouver le cancer à ses stades les plus précoces et les plus traitables.

Le cancer est impitoyable. C'est pourquoi Freenome s'attache à réunir les preuves cliniques, économiques et opérationnelles nécessaires pour promouvoir le dépistage du cancer et sauver des vies. Notre premier test de dépistage concerne le cancer colorectal (CRC) et les adénomes avancés, et ce n'est que le début.

Fondée en 2014, Freenome compte environ 500 employés et plus de 1,1 milliard de dollars de financement de la part d'investisseurs clés, tels que l'American Cancer Society, Andreessen Horowitz, Anthem Blue Cross, Bain Capital, la Colorectal Cancer Alliance, DCVC, Fidelity, Google Ventures, Kaiser Permanente, Novartis, Perceptive Advisors, RA Capital, Roche, Sands Capital, T. Rowe Price et Verily.

Chez Freenome, nous avons pour objectif d'avoir un impact sur les patients en donnant à chacun les moyens de prévenir, de détecter et de traiter sa maladie. C'est cette ambition, conjuguée à notre culture de respect et de collaboration, qui nous motive à faire de chaque jour une occasion de progresser.

Devenez un Freenomer

Avez-vous ce qu'il faut pour être un Freenomer ? Un "Freenomer" est un employé déterminé, missionné, orienté résultats, animé par l'opportunité de changer l'horizon du cancer et d'avoir un impact positif sur la vie des patients. Les Freenomers apportent leur expérience diversifiée, leur expertise et leur vision personnelle pour résoudre les problèmes et s'efforcer d'atteindre ce qui est possible, une percée à la fois.

Concernant cette opportunité :

Chez Freenome, notre objectif est d'améliorer les résultats des patients en inventant la prochaine génération de tests sanguins en utilisant notre plateforme combinée de multiomiques et d'apprentissage automatique, en commençant par la détection précoce et précise du cancer et en poursuivant jusqu'à l'intervention précoce.

En tant que membre de l'équipe de Science translationnelle chez Freenome, vous rejoindrez une équipe multidisciplinaire qui travaille avec des entreprises de biopharma pour développer de nouvelles applications de notre plateforme afin d'améliorer les résultats en matière de cancer. Les exemples de domaines de projet axés sur l'intervention précoce comprennent : (1) l'identification de sous-types moléculaires de cancer pour aider à la sélection des patients pour les essais cliniques/thérapies, et (2) la découverte de biomarqueurs prédictifs de la réponse thérapeutique à partir de points de temps pré-/post-traitement dans les essais pharmaceutiques. En tant que membre senior de l'équipe, vous utiliserez une solide base de connaissances des mécanismes biologiques du cancer et des traitements (ainsi que de l'expérience acquise en biopharma) pour aider à faire avancer la recherche de notre équipe, de la planification initiale jusqu'à la livraison finale des résultats à nos partenaires. En tant qu'analyste computationel expérimenté, vous servirez également de chef technique pour l'équipe, soutenant l'examen des analyses et identifiant des opportunités pour accroître nos capacités.

Ce que vous ferez :

• Diriger l'analyse et l'interprétation des données moléculaires et cliniques, particulièrement dans le contexte de l'intervention précoce contre le cancer où Freenome s'associe avec la biopharma
• Tirer parti de l'expérience préalable de travail en/avec la biopharma et en biologie du cancer, y compris mais sans s'y limiter au diagnostic du cancer et aux signatures moléculaires à travers différents types et stades de cancer ; grâce à ces connaissances, aider à façonner nos plans stratégiques et à exécuter nos projets
• Agir en tant que chef technique / leader d'opinion clé pour l'équipe de Science translationnelle dans les analyses statistiques des données
• Motiver les hypothèses de recherche et les domaines d'amélioration des capacités potentielles, en particulier les caractéristiques biologiques interprétables provenant de différents types de données multiomiques ; ensuite, planifier, définir l'ampleur, et exécuter les recherches associées avec une équipe talentueuse de biologistes computationnels et de scientifiques de laboratoire
• Exploiter, développer et appliquer des outils d'apprentissage automatique et statistiques pour le développement et l'interprétation des modèles
• Présenter clairement et concisément les analyses à une série d'audiences scientifiques et non scientifiques, y compris les partenaires internes et externes
  

Les inquiétants :

• Doctorat ou expérience équivalente dans un domaine pertinent tel que la biologie computationnelle, l'informatique et d'autres domaines quantitatifs
• Plus de 6 ans d'expérience post-doctorat en industrie, idéalement en biopharma, en appliquant des techniques computationnelles pour la découverte de biomarqueurs et le développement de produits
• Connaissance approfondie de la biologie du cancer et de la biologie moléculaire, avec de l'expérience à tirer parti de ces connaissances pour résoudre des problèmes en biologie computationnelle du cancer et en diagnostics
• Solides compétences en raisonnement quantitatif et en analyse statistique, avec une capacité démontrée à les appliquer efficacement à des problèmes scientifiques pertinents
• Expérience dans le développement, l'application et l'évaluation d'algorithmes statistiques et/ou d'apprentissage automatique
• Expérience en programmation computationnelle et statistique, y compris l'expérience avec les packages de statistiques et d'apprentissage automatique en Python. Des équivalents dans d'autres langages comme R conviennent également
• Expérience dans l'analyse de technologies quantitatives à haut débit en génomique, épigénomique, protéomique, transcriptomique ou immunomique (par exemple, Hi-C, ATAC-seq, RNA-seq, immunoessais)
• Expertise en données biologiques et génomiques, outils associés, et bases de données publiques (par exemple, ENCODE, TCGA, Blueprint, Cosmic)
• Excellent sens de la communication orale et écrite pour communiquer à la fois avec des publics scientifiques et plus larges
• Expérience en mentorat ou en gestion de jeunes scientifiques, avec une capacité à travailler au sein d'une équipe multidisciplinaire (incluant à la fois des scientifiques computationnels et expérimentaux)
  

Avantages et informations supplémentaires :

L'échelle salariale cible aux États-Unis pour les nouvellesembauches de salaire de base est de 183 000 $ à 280 000 $. Vous serez également éligible pour recevoir des actions pré-IPO, des primes en espèces et une gamme complète de prestations médicales, financières et autres prestations en fonction du poste offert. Veuillez noter que la rémunération totale individuelle pour ce poste sera déterminée à la seule discrétion de l'entreprise et peut varier en fonction de plusieurs facteurs, y compris mais sans s'y limiter, la localisation, le niveau de compétence, les années et la profondeur de l'expérience pertinente, et l'éducation. Nous vous invitons à consulter notre page carrière @ https://careers.freenome.com/