Process Data Scientist

Более 75 лет сотрудники Charles River сотрудничают, чтобы способствовать открытию, разработке и безопасному производству новых лекарственных терапий. Вступив в нашу команду, вы существенно повлияете на глобальное здоровье и благополучие. Независимо от того, есть ли у вас опыт в области жизненных наук, финансов, информационных технологий, продаж или в любой другой области, ваши навыки жизненно необходимы для нашей миссии. Взамен мы поможем вам построить карьеру, которой вы будете страстно увлечены.

Мы ищем данных ученого для сотрудничества с нашими учеными по разработке процессов и разработке анализов, инженерами-процессами, аналитиками контроля качества и другими межфункциональными командами. Ваша роль включает в себя понимание и анализ данных из процессов производства и контроля качества, а также использование статистических методологий, таких как регрессионный анализ, кластерный анализ, CHAID и факторный анализ. Вы будете обеспечивать точность, своевременность и статистическую достоверность всех анализов и презентаций.

Ключевые обязанности включают в себя:

• Работа с большими и сложными наборами данных для решения сложных проблем с использованием различных аналитических и статистических подходов.
• Предоставление статистической и интерпретации данных поддержку функции MS&T, контролируя стратегию данных и инфраструктуру для программы CRL CDMO CGT.
• Помощь в реализации сбора данных, их очистке и анализе.
• Выступление в качестве эксперта по всем статистическим и аналитическим вопросам данных в рамках функции MS&T.
• Разработка и реализация эффективных стратегий сбора данных, их очистки и анализа в партнерстве с IT.
• Обеспечение обучения функции MS&T необходимым статистическим и аналитическим техникам.

• Степень бакалавра в области статистики, экономики, математики, жизненных наук, инженерии или в соответствующей области.
• Приветствуется наличие степени магистра или доктора наук.
• Не менее 5 лет работы в фармацевтической отрасли на технической должности или должности, связанной со статистикой процессов.
• Владение различными статистическими методологиями, такими как регрессионный анализ, кластерный анализ, CHAID, факторный анализ и а