Data Science Innovation Fellow - Renal Translational Research

Начните трансформационное путешествие с нашей Стипендией инноваций в области науки о данных – это трехлетняя постдокторская исследовательская программа, призванная революционизировать процесс открытия лекарств. Будучи стипендиатом, вы будете использовать свои вычислительные навыки, чтобы влиять на жизнь пациентов и формировать будущее медицины в компании Novartis. В нашей сотрудничествующей среде вы будете работать с динамичной командой в области биомедицинских исследований, продвигая инновации через передовые техники науки о данных.

Наша программа предлагает уникальные возможности для доступа к крупномасштабным, реальным биомедицинским данным, которые редко можно найти в академической среде. С помощью опытных наставников вы получите пользу от индивидуальной программы обучения, возможных мини-отпусков в других отделах Novartis, а также участия в конференциях и семинарах.

Биомедицинские исследования в Novartis — это дом для яркого сообщества постдокторантов, предлагающий ежемесячные семинары и ежегодный Симпозиум по исследовательскому дню. Это ваш шанс стать лидером в области науки о данных и ИИ, влияя на будущее открытия лекарств.

Ваш проект улучшит методы идентификации мишеней заболеваний и методы открытия лекарств, с акцентом на улучшение понимания взаимодействия лекарств с почками. Вы будете использовать свои количественные навыки для извлечения механистических инсайтов из доклинических моделей, связанных с биологией и патологией человеческих почек.

Начало программы: зима 2024

В качестве стипендиата инноваций в области науки о данных, вы будете:

• Развивать методы пространственной транскриптомики, интегрируя изображения гистологии с анализом транскриптомики в масштабах.
• Исследовать новые многомодальные и трансферные обучающие подходы для оцениваемых функций почек.
• Использовать обширную базу знаний по исследованиям на грызунах для анализа доклинических и клинических данных о почках.
• Выявлять возможности разработки лекарств, раскрывая взаимосвязи в крупномасштабных наборах данных.
• Сотрудничать с коллегами из области токсикологии, патологии, раннего открытия и науки о данных.
• Пропагандировать лучшие практики науки о данных и ИИ для улучшения процессов открытия лекарств.
• Докладывать о результатах исследований на научных конференциях и через публикации.

Для рассмотрения на эту роль, у вас должно быть:

• Докторская степень в количественной области (наука о данных, машинное обучение, компьютерные науки, статистика) или в области естественных наук, желательно с междисциплинарным фоном (хемоинформатика, биоинформатика, биомедицинская инженерия, ИИ/МО в открытии лекарств или естественных науках). Студенты последних курсов PhD также могут подавать заявки.
• Твердое понимание статистики, машинного обучения и глубокого обучения.
• Умение визуализировать данные и проводить их исследовательский анализ.
• Знание Python и/или R, а также библиотек машинного/глубокого обучения. Опыт работы с генеративными алгоритмами и объяснимым ИИ является бонусом.
• Опыт работы с инструментами и практиками воспроизводимой науки о данных.
• Сильные достижения в научных публикациях или других научных достижениях (например, награды, патенты, гранты, публичные репозитории кода).
• Отличные аналитические, коммуникативные, презентационные и организационные навыки.
• Страсть к исследованиям и неограниченное любопытство.
• Умение работать в команде и стремление к непрерывному обучению (как научному, так и техническому).

Отправьте свое резюме и сопроводительное письмо до