Clinical Data Scientist
emagine
Rola łączy wiedzę kliniczną z inżynierią danych i analityką. Na co dzień pracujesz z danymi z badań klinicznych i rzeczywistymi (EHR, rejestry), aby generować wnioski wspierające strategię kliniczną i projektowanie badań. Współpracujesz z ekspertami klinicznymi, biostatystykami i inżynierami, używając Pythona, R, SQL oraz platform takich jak Databricks. Ważna jest znajomość standardów danych klinicznych (CDISC SDTM/ADaM, OMOP, HL7) oraz umiejętność szybkiego prototypowania i zapewniania jakości analiz.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak widełek wynagrodzenia, nie podano liczby dni pracy zdalnej w hybrydzie.
Rola łączy wiedzę kliniczną z inżynierią danych i analityką. Na co dzień pracujesz z danymi z badań klinicznych i rzeczywistymi (EHR, rejestry), aby generować wnioski wspierające strategię kliniczną i projektowanie badań. Współpracujesz z ekspertami klinicznymi, biostatystykami i inżynierami, używając Pythona, R, SQL oraz platform takich jak Databricks. Ważna jest znajomość standardów danych klinicznych (CDISC SDTM/ADaM, OMOP, HL7) oraz umiejętność szybkiego prototypowania i zapewniania jakości analiz.
- ✓Praca z nowoczesnymi narzędziami (Databricks, GitHub) i praktykami (Agile, DevOps)
- ✓Możliwość wpływu na strategię kliniczną i projektowanie badań
- ✓Nacisk na odtwarzalność i dokumentację kodu
- ✓Współpraca z różnorodnymi ekspertami (klinicznymi, biostatystycznymi, inżynieryjnymi)
- ✓Duża odpowiedzialność i autonomia w analizach
- !Brak informacji o konkretnym kliencie/projekcie
- !Nie podano szczegółów dotyczących modelu pracy hybrydowej (liczba dni w biurze)
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Wykonywanie analiz eksploracyjnych i potwierdzających na danych z badań klinicznych i rzeczywistych
- •Projektowanie i implementacja planów analiz oraz tłumaczenie ich na rekomendacje dla interesariuszy
- •Prototypowanie Minimum Viable Products (MVP) i workflowów analitycznych z użyciem Agile i DevOps
- •Definiowanie kohort, projektowanie analiz subpopulacji i przeprowadzanie kontroli jakości wyników
- •Mapowanie i transformacja koncepcji klinicznych do modeli danych (CDISC, OMOP, HL7)
- •Pisanie odtwarzalnego kodu w Python, R i SQL oraz współpraca z inżynierami przy wdrażaniu na Databricks
- •Prezentowanie wyników analiz interesariuszom o różnym poziomie znajomości danych
- •Współpraca z zespołem nad utrzymaniem standardów jakości i dokumentacji
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Analityk danych z co najmniej 3 letnim doświadczeniem w analizie danych klinicznych, podstawową znajomością Pythona/R/SQL i świadomością standardów klinicznych, gotowy do nauki narzędzi takich jak Databricks i GitHub.
Osoby bez doświadczenia w danych klinicznych, juniorzy bez 3 lat praktyki, ani osoby szukające wyłącznie zdalnej pracy (wymagana hybryda w Kopenhadze). Również nie dla tych, którzy nie lubią pracy z danymi o niskiej jakości i intensywnej kontroli jakości.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie są role poszczególnych członków?
- ?Czy projekt jest dla konkretnego klienta (np. farmacja, CRO)? Jeśli tak, jaki jest zakres?
- ?Jakie są oczekiwania co do liczby dni w biurze w modelu hybrydowym?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ilość etapów, zadanie domowe, live coding?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z Polski, czy wymagana jest relokacja do Danii?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne w tym projekcie?
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Nie podano liczby dni pracy zdalnej w hybrydzie
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o benefitach (szkolenia, konferencje, prywatna opieka zdrowotna)