Старший науковець-дослідник у сфері RWE

Вас приваблює прецизійна медицина та просування в галузі охорони здоров'я? Нещодавні досягнення в основних технологіях нарешті зробили можливим вплив AI на клінічне лікування у значущий спосіб. Власна платформа Tempus з'єднує цілий екосистему доказів реального світу, щоб надавати реальні, дієві висновки лікарям, надаючи важливу інформацію про правильне лікування для правильних пацієнтів в потрібний час. Команда Real World Evidence в Tempus співпрацює з зовнішніми фармацевтичними, біотехнологічними та академічними установами, щоб пропонувати найкращі дані, аналіз та методологічні настанови для пропозицій Tempus з реальних даних світу. Ми шукаємо високо мотивованого та компетентного Data Scientist з широким досвідом та зацікавленістю в проектуванні та аналізі фармакоепідеміологічних досліджень, щоб приєднатися до нашої команди. Обов'язки: - Участь в клінічних проектах зовнішніх партнерів у сфері фармації, академічної та інших установ - Представництво функції Real World Evidence та співпраця з внутрішніми та зовнішніми зацікавленими сторонами у проектуванні, аналізі, тлумаченні та публікації клінічних досліджень реального світу - Робота над складними проблемами і використання власного судження при виборі та адаптації методів, якщо треба - Співпраця з інтердисциплінарними командами вчених, інженерів та розробників продуктів для перетворення досліджень на клінічно важливі висновки для наших клієнтів - Продовжувати освіту, зокрема в останніх методологічних досягненнях в дослідженнях реального світу - Створення інфраструктури включаючи повторно використовуваний код - Дотримання всіх відповідних нормативних актів та процедур компанії Потрібний досвід: - Вища освіта (магістр з 4+ роками досвіду або PhD) або бакалаврат з 6+ роками досвіду в дата-науці, біоінформатиці, біостатистиці, епідеміології, імунології, громадському здоров'ї або суміжних областях. - Обчислювальний навики за допомогою Python, R або SAS та SQL, особливо важливі статистичні інструменти та пакети Ідеальні кандидати мають: - Сильні навички маніпуляції та аналізу даних - Здатність впоратись з великими, неоднозначними проблемами - Високі комунікаційні та презентаційні навички - Прагнення до самостійності - Розуміння технік машинного навчання та плюси й мінуси різних підходів, особливо що стосується прогностичних та прогностичних алгоритмів у медичних дослідженнях - Досвід у генетиці раку, імунології або молекулярній біології - Самодисципліна та співпраця, мотивація до навчання та високий рівень робочої етики - Уважне ставлення до деталей та пристрасть до надання аналітичних висновків високої якості вчасно - Здатність ефективно представляти результати дослідження команді досліджень та іншим співробітникам, включаючи тлумачення результатів та висновки, засновані на дизайні досліджень/статистичних методах, а також оцінювання обмежень дослідження Бажано мати: - Досвід з контролем версій і тестуванням програмного забезпечення - Досвід з аналізом часу до події та методології - Досвід в онкологічних клінічних випробуваннях фаз II-IV та/або досвід з аналізу досліджень RWD (наприклад, за допомогою вимог, EHR або джерел даних реєстрів) - Практичний досвід у підготовці регуляторних звернень до FDA - Досвід підтримки команд дата-науки при побудові та валідації моделей - Досвід роботи з клієнтами або консультування та комфорт при представленні результатів зацікавленим сторонам # LI-GL1 Ми - роботодавець, який дотримується принципів рівних можливостей. Ми не дискримінуємо на основі раси, релігії, кольору шкіри, національного походження, гендеру, сексуальної орієнтації, віку, сімейного стану, статусу ветерана або статусу інваліда.