Vice President, Translational Data Science (Computational Biology)

Votre travail changera des vies. Y compris la vôtre.

Le Recursion OS est notre plateforme de pointe pour industrialiser la découverte de médicaments, intégrant des flux de travail numériques et physiques pour automatiser l'initiation et l'optimisation des programmes thérapeutiques grâce à l'automatisation pilotée par les données. Ces flux de travail valident les découvertes biologiques à partir de profilages in vitro de haute dimension et optimisent la matière chimique en utilisant des données expérimentales, des prédictions ML et des ensembles de données de patients. De plus, il exploite le système unique "maps of biology" de Recursion, combinant la génétique inverse à l'échelle du génome et le profilage chimique pour prédire des trillions de relations entre les perturbations biologiques et les candidats thérapeutiques.

En tant que Vice-président de la biologie computationnelle, vous serez essentiel pour définir la stratégie et mettre en œuvre l'intégration des données provenant de nos plateformes -omiques à l'échelle du génome avec les génétiques dérivées des populations et des patients. Utilisez des analyses avancées, y compris le ML et la science des données, pour identifier et valider la sélection des cibles, les liens maladies-patients avec nos phénotypes -omiques, en faisant progresser la médecine de précision grâce au développement de biomarqueurs translationnels et à la sélection des patients.

Dans ce rôle, vous allez :

• Contribuer à la stratégie pour industrialiser le processus d'identification des maladies et des patients pour des inférences nouveo-gène-composé en utilisant la génétique des populations et clinique, combinées à des méthodes d'apprentissage automatique couvrant des conditions monogéniques et polygéniques.
• Diriger les efforts pour identifier les liens entre maladies et patients avec nos phénotypes -omiques et valider des solutions de biomarqueurs translationnels et de sélection des patients, entraînant la médecine de précision pour nos thérapies.
• Développer et mettre en œuvre des outils computationnels, y compris des approches ML/DS, des algorithmes et des méthodologies.
• Contribuer à la stratégie pour collecter des données génétiques et des biomarqueurs de patients à partir des essais cliniques de Recursion pour une traduction inverse, et soutenir les partenariats de données et diagnostic pour le Recursion OS et le portfolio clinique.
• Collaborer avec les leaders en biologie de découverte, chimie et science des données pour accélérer la livraison des programmes thérapeutiques à la clinique avec une optimisation pilotée par apprentissage automatique.
• Guider des équipes de biologistes computationnels et de scientifiques des données pour exécuter des stratégies transformant des cartes en médicaments et recruter, encadrer et gérer des équipes performantes travaillant en oncologie, neurosciences, et autres domaines thérapeutiques.

Le succès dans ce rôle sera défini par l'impact sur l'industrialisation de l'initiation des programmes en utilisant des aperçus génétiques/génomiques et la progression vers le développement avec des stratégies de biomarqueurs validés.

En tant que VP de la biologie computationnelle, vous rendrez compte au Chief R&D Officer et au Chief Commercial Officer, en rejoignant une équipe de direction diversifiée. Collaborez avec des pairs en science des données, biologie, chimie et ingénierie pour diriger à la fois l'exécution actuelle et l'industrialisation future dans les domaines thérapeutiques principaux de Recursion (oncologie, neurosciences) et au-delà.

• Plus de 7 ans d'expertise en biologie computationnelle utilisant le ML dans la découverte et le développement de médicaments, avec une expérience clé en génétique fonctionnelle et statistique avec des données -omiques de haute dimension pour l'identification des cibles, la cartographie fine des mécanismes, et le développement de biomarqueurs.
• Un dossier prouvé d'intégration de grands ensembles de données de patients/populations avec des génomiques fonctionnelles in vitro et le ML pour identifier des cibles, des modèles et des biomarqueurs avec une connectivité et une validité des patients.
• Expérience de développement et de mise en œuvre de solutions de stratification des patients et de médecine de précision dans le développement clinique, avec une solide compréhension des considérations réglementaires.
• Expérience prouvée