Senior Scientist, Clinical Genomics Research, Hematology R & D

AstraZeneca, wiodąca globalna firma biofarmaceutyczna napędzana nauką, jest zaangażowana w odkrywanie, rozwijanie i dostarczanie innowacyjnych leków i rozwiązań zdrowotnych, które poprawiają życie pacjentów. Wizją AstraZeneca Oncology jest przedefiniowanie leczenia raka i przywrócenie życia pacjentom.

W dziale Hematology R&D jesteśmy zaangażowani w rozwój nauki, aby dostarczać pacjentom potrzebne leki zmieniające życie. Nasza strategia skupia się na sześciu platformach naukowych: Immuno-Onkologii, Napędach i Oporności Nowotworów, Reakcji na Uszkodzenie DNA, Konjugatach Przeciwciało-Lek, Terapii Komórkowej i Epigenetyce, aby sprostać niezaspokojonym potrzebom klinicznym w nowotworach hematologicznych. Dążymy do odkryć naukowych i współpracy, aby wyeliminować raka jako przyczynę śmierci. Ta jednostka zarządza łańcuchem wartości od odkryć do późnych etapów rozwoju, umożliwiając szybkie przyspieszenie programów i zarządzanie cyklem życia produktów.

Analiza i Modelowanie Danych: Tworzenie i doskonalenie modeli danych do skutecznej analizy danych wielomodalnych. Ustanawianie predykcyjnych i/lub prognostycznych modeli z wielomodalną stratygrafią ryzyka. Krytyczna ocena i przeprowadzanie due diligence danych od stron trzecich.

Wsparcie Strategicznych Decyzji: Wkład na podstawie analizy opartej na danych, aby informować o kluczowych decyzjach go/no-go i wspierać planowanie strategiczne. Przekładanie skomplikowanych analiz na konkretne rekomendacje, aby kierować kierunkiem firmy.

Rozwój Zasobów Danych: Generowanie i kuratowanie niezbędnych zasobów danych, zwiększając zdolności analityczne i wspierając infrastrukturę badawczą.

Współpraca Badawcza: Współpraca z klinicznymi badaczami przy projektowaniu i przeprowadzaniu badań, zapewniając profesjonalne wsparcie analityczne dla interpretacji danych genomowych, epigenomicznych i RNA-sekwencjonowania.

Efektywna Komunikacja: Przedstawianie wyników interesariuszom naukowym, regulacyjnym i klinicznym, tłumacząc skomplikowane koncepcje na szczegółowe raporty i prezentacje dla różnorodnych odbiorców. Wkład w onkologię poprzez prezentacje na konferencjach i publikacje w prestiżowych czasopismach.

Udokumentowane doświadczenie w pracy z dużymi zestawami danych wielomodalnych, w tym danych NGS, oraz ocenianiem ich wartości klinicznej.

Biegłość w językach programowania statystycznego jak R czy Python oraz tworzenie interaktywnych dokumentów jak aplikacje Shiny. Znajomość systemu Unix i pracy z infrastrukturą chmurową.

Doświadczenie z frameworkami uczenia maszynowego i modelowaniem statystycznym.

Znajomość metod statystycznych, takich jak analiza danych czas-do-wydarzenia, szczególnie w badaniach klinicznych nad onkologią.

Doświadczenie w epigenomice, biopsji płynnej i MRD oraz związanych z nimi testach diagnostycznych.

Szkolenie w biostatystyce.

Udokumentowane doświadczenie w interakcji ze stronami klinicznymi.

Doktorat w odpowiedniej dziedzinie lub tytuł magistra z co najmniej 4-letnim odpowiednim doświadczeniem.

Udokumentowane doświadczenie w obsługiwaniu, analizowaniu i uzyskiwaniu cennych informacji z dużych i skomplikowanych zestawów danych.

Doskonałe umiejętności komunikacyjne i prezentowania danych.

Znalezienie mistrzostwa w program