Senior Data Scientist - Drug Discovery

Это контрактная позиция с отличной возможностью работы из дома, первоначально рассчитанная на 12 месяцев с возможностью продления. Вы будете работать в тесном сотрудничестве с межфункциональной командой ученых в области НИОКР, биоинформатиков, медиков и статистиков. В этой роли вы будете разрабатывать и применять различные подходы к анализу данных и машинному обучению (ML) для анализа крупномасштабных данных NGS и других омических данных, поддерживая открытие и разработку лекарств, предлагая новые цели и стратегии.

Основные обязанности

• Практический анализ омических и генетических/геномных наборов данных, таких как данные о экспрессии генов и транскриптомные данные.
• Разработка новых скриптов, инструментов, конвейеров и подходов для НИОКР-проектов с использованием классических методов вычислительной биологии или методов машинного обучения (например, регрессия, бустинг, графовые подходы).
• Определение и внедрение инновационных подходов для НИОКР, включающих новые наборы данных.
• Разработка новых функций и версий существующих инструментов и платформ.
• Сотрудничество с заинтересованными сторонами в НИОКР, такими как руководители команд по открытию и разработке лекарств, для предоставления советов по потенциальным целям лекарств.
• Предоставление идей и предложений по стратегиям и подходам к открытию лекарств.
• Участие в программировании на R и/или Python для разработки моделей.

Что вам нужно для успеха

• Бакалавр/Магистр/Доктор наук (или эквивалентный опыт) в области биоинформатики, вычислительной биологии, науки о данных, биологии, компьютерных наук, статистики или соответствующей дисциплине.
• Доказанный опыт работы с геномными, NGS или мультиомическими наборами данных, желательно из клинических образцов или проектов, связанных с открытием лекарств.
• Знания и/или опыт в области открытия или разработки лекарств, желательно в фармацевтической, биотехнологической компании или КРКО, приветствуются, но не обязательны.
• Владение языками программирования, такими как Python или R.
• Практический опыт работы с методами машинного обучения и/или подходами к прогнозированию.
• Опыт использования методов машинного обучения и статистических моделей является плюсом.
• Сильные коммуникативные навыки с умением эффективно передавать информацию как вычислительным, так и экспериментальным ученым.
• Опыт совместной работы с командами над проектами.

Для быстрого отклика и подачи заявления на эту захватывающую возможность, пожалуйста, используйте следующую ссылку: Подать заявку здесь

Название компании: Lifelancer
Название должности: Старший специалист по данным - Открытие лекарств