Senior Manager, Clinical Data Scientist in Warsaw

O roli: Będziesz pełnić rolę Kierownika na poziomie Senior w zakresie nauki o danych klinicznych w ramach Danych i Nauk Ilościowych, stosując metody statystyczne, nauki o danych i analityczne, aby wspierać programy rozwoju klinicznego. Będziesz współpracować z zespołami badawczymi, aby dostarczać dane gotowe do analizy, analizy ilościowe, interpretację wyników oraz wnioski wspierające decyzje.

Jak będziesz przyczyniać się do pracy:

• Pełnienie roli Kierownika na poziomie Senior w zakresie nauki o danych klinicznych w ramach Danych i Nauk Ilościowych, stosując metody statystyczne, nauki o danych i analityczne, aby wspierać programy rozwoju klinicznego.
• Współpraca z zespołami badawczymi w celu dostarczania danych gotowych do analizy, przeprowadzania analiz ilościowych, interpretacji wyników oraz generowania wniosków wspierających decyzje.
• Dostarczanie odpowiednich działań statystycznych, naukowych i zaawansowanej analityki dla przypisanych badań i strumieni roboczych na poziomie badań.
• Współpraca z działami Klinicznymi, Farmakologii Klinicznej, PSPV, Zarządzania Danymi Klinicznymi, Nauk Translacyjnych, Regulacyjnymi, Operacjami Klinicznymi, Programowaniem Statystycznym oraz zewnętrznymi partnerami w celu wsparcia wysokiej jakości, ścisłych, gotowych do analizy i gotowych do złożenia danych.
• Stosowanie nowoczesnych praktyk w zakresie nauki o danych klinicznych, w tym automatyzacji, wielokrotnego użytku przepływów analitycznych oraz podejść opartych na AI/ML, przy zachowaniu rygoru naukowego, świadomości regulacyjnej i podejmowania decyzji skoncentrowanych na pacjencie.

Obowiązki:

• Wykonywanie działań związanych z nauką o danych klinicznych dla przypisanych badań, zapewniając terminowe dostarczanie wysokiej jakości analiz, przegląd danych i wniosków ilościowych wspierających cele badawcze.
• Przeprowadzanie analiz eksploracyjnych, wizualizacji danych i ocen ilościowych przy użyciu źródeł danych z badań klinicznych, biomarkerów, zewnętrznych i rzeczywistych.
• Współpraca z Zarządzaniem Danymi Klinicznymi, Farmakologią Kliniczną, PSPV, Operacjami Klinicznymi i Naukami Translacyjnymi w celu wsparcia celów badawczych i generowania dowodów.
• Tłumaczenie pytań naukowych i klinicznych na zestawy danych gotowe do analizy, specyfikacje i powtarzalne przepływy analityczne.
• Wsparcie zintegrowanych działań przeglądowych danych poprzez identyfikację trendów danych, niespójności i potencjalnych ryzyk wymagających dalszego zbadania.
• Zastosowanie ustalonych metod statystycznych, uczenia maszynowego, symulacji i wizualizacji w celu wsparcia interpretacji wyników badań i decyzji rozwojowych.
• Udział w przeglądzie wyników analiz, wizualizacji i dokumentacji technicznej w celu zapewnienia jakości, ścisłości i powtarzalności dostarczanych materiałów.
• Przegląd i wkład w wyniki analiz produkowane przez zespoły wewnętrzne i zewnętrznych partnerów, zapewniając jakość i zgodność z ustalonymi standardami i procesami.
• Identyfikacja i komunikowanie ryzyk związanych z jakością danych, założeniami analitycznymi, harmonogramami i wynikami ilościowymi do zainteresowanych stron.
• Wkład w działania na rzecz ciągłego doskonalenia poprzez automatyzację, wielokrotne wykorzystanie kodu, standardowe metody i przyjęcie zatwierdzonych technologii oraz przepływów pracy.
• Wkład w standardy departamentalne, poprawę procesów i inicjatywy związane z przyjęciem technologii, gdy zostanie to zlecone.
• Dzielenie się wiedzą techniczną i wsparcie w onboardingu oraz rozwoju mniej doświadczonych członków zespołu.

Minimalne wymagania/kwalifikacje:

• Doktorat w dziedzinie statystyki, biostatystyki, nauki o danych, epidemiologii, inżynierii biomedycznej, informatyki, nauk ilościowych lub pokrewnej dziedziny z 5+ letnim doświadczeniem; lub magister z 7+ letnim doświadczeniem.
• Doświadczenie w wspieraniu analiz ilościowych i działań związanych z nauką o danych w środowiskach regulowanych rozwoju klinicznego w farmaceutyce, biotechnologii, badaniach zdrowotnych lub innych.
• Udokumentowana zdolność do wpływania na decyzje dotyczące rozwoju klinicznego poprzez analizy ilościowe, interpretację danych i skuteczną komunikację dowodów.
• Doświadczenie w efektywnej pracy w zespołach badawczych i współpracy międzyfunkcyjnej w celu osiągnięcia celów badawczych.
• Doświadczenie w pracy z danymi z badań klinicznych oraz jednym lub więcej dodatkowych typów danych, takich jak biomarkery, dane rzeczywiste, zewnętrzne, obrazowe, zdrowie cyfrowe lub inne źródła danych o wysokiej wymiarowości.

Najważniejsze umiejętności techniczne:

• Silna znajomość projektowania badań klinicznych, rozwoju leków, punktów końcowych, estimandów, biomarkerów, interpretacji danych oraz roli analityki w podejmowaniu decyzji klinicznych.
• Silna podstawa w statystyce i metodach ilościowych, w tym analiza longitudinalna, metody przeżycia, rozumowanie przyczynowe, symulacja, modelowanie predykcyjne oraz komunikacja niepewności.
• Praktyczna znajomość R i/lub Pythona, z umiejętnością pracy z SAS i SQL; zdolność do rozwijania, przeglądania i wspierania powtarzalnych analiz, jakości kodu, kontroli wersji i zweryfikowanych przepływów pracy.
• Znajomość standardów CDISC, w tym SDTM, ADaM, terminologii kontrolowanej, koncepcji Define-XML oraz oczekiwań dotyczących danych gotowych do złożenia.
• Doświadczenie w integrowaniu, analizowaniu i interpretowaniu różnorodnych źródeł danych, w tym danych z badań klinicznych, biomarkerów, rzeczywistych, zewnętrznych, obrazowych, zdrowia cyfrowego lub danych o wysokiej wymiarowości, odpowiednich dla przypisanych badań.
• Praktyczne zrozumienie AI/ML i zaawansowanej analityki w regulowanym rozwoju klinicznym, w tym rozwój modeli, walidacja, dokumentacja, założenia, rozważania dotyczące uprzedzeń oraz wdrażanie odpowiednich rozwiązań.
• Znajomość wymagań FDA, EMA, ICH-GCP, GxP, prywatności danych, gotowości do inspekcji oraz oczekiwań dotyczących ścisłości danych i dostarczanych wyników ilościowych.
• Zdolność do opracowywania jasnych specyfikacji analizy, podejść wizualizacyjnych, dokumentacji oraz podsumowań interpretacyjnych odpowiednich dla odbiorców naukowych, operacyjnych i zespołów badawczych.
• Znajomość nowoczesnych platform danych, wielokrotnego użytku przepływów analitycznych, automatyzacji, procesów opartych na metadanych oraz standardów danych zarządzanych.

Kompetencje behawioralne:

• Jasno komunikuje wyniki ilościowe do odbiorców naukowych, operacyjnych, technicznych i kierowniczych.
• Buduje efektywne relacje robocze w zespołach badawczych i z partnerami funkcjonalnymi.
• Demonstracja silnej wiarygodności technicznej, zdrowego osądu i umiejętności rozwiązywania problemów w sposób współpracy.
• Równoważy rygor naukowy, jakość i terminowe dostarczanie, jednocześnie proaktywnie komunikując ryzyka i problemy.
• Demonstracja odpowiedzialności za przypisane dostarczane materiały oraz zobowiązanie do powtarzalnej, ścisłej, wysokiej jakości pracy.
• Przyjmuje ciągłe uczenie się i przyjmowanie innowacyjnych metod analitycznych, automatyzacji i podejść opartych na AI.

Więcej o nas: W Takeda przekształcamy opiekę nad pacjentami poprzez rozwój nowatorskich farmaceutyków specjalistycznych i najlepszych w swojej klasie programów wsparcia pacjentów. Takeda to firma skoncentrowana na pacjentach, która zainspiruje i umożliwi Ci rozwój poprzez pracę zmieniającą życie. Certyfikowana jako Globalny Pracodawca Roku, Takeda oferuje stymulujące kariery, zachęca do innowacji i dąży do doskonałości we wszystkim, co robimy. Promujemy inkluzywne, współpracujące miejsce pracy, w którym nasze zespoły są zjednoczone przez niezłomną chęć dostarczenia Lepszego Zdrowia i Jaśniejszej Przyszłości ludziom na całym świecie.

Ta pozycja jest obecnie klasyfikowana jako "hybrydowa" zgodnie z polityką hybrydowej i zdalnej pracy Takeda.