Data Scientist / Biostatistician – Clinical & Real World Data (Pharma / Biotech
Link Group
Rola łączy statystykę i analizę danych w kontekście badań klinicznych i danych rzeczywistych (RWD) w sektorze farmaceutycznym. Będziesz przygotowywać, czyścić i analizować dane z EHR, roszczeń i rejestrów, stosując metody statystyczne w Pythonie, R lub SAS. To nie jest budowa modeli ML, ale rzetelna analiza danych w regulowanym środowisku. Praca jest w pełni zdalna, a wynagrodzenie na B2B jest atrakcyjne.
Brakuje: nazwa klienta końcowego, wielkość i struktura zespołu.
Rola łączy statystykę i analizę danych w kontekście badań klinicznych i danych rzeczywistych (RWD) w sektorze farmaceutycznym. Będziesz przygotowywać, czyścić i analizować dane z EHR, roszczeń i rejestrów, stosując metody statystyczne w Pythonie, R lub SAS. To nie jest budowa modeli ML, ale rzetelna analiza danych w regulowanym środowisku. Praca jest w pełni zdalna, a wynagrodzenie na B2B jest atrakcyjne.
- ✓Jasno określone obowiązki i wymagania
- ✓Praca w regulowanym środowisku z naciskiem na jakość danych
- !Brak informacji o wielkości zespołu i bezpośrednim przełożonym
- !Poziom 'regular' wymaga 3-5 lat, co jest dość wysokim progiem jak na regular
- !Nie podano opisu procesu rekrutacyjnego
- •Analizowanie danych z badań klinicznych i rzeczywistych (EHR, claims, rejestry)
- •Przygotowywanie, transformacja i walidacja zbiorów danych do analiz
- •Stosowanie metod statystycznych (regresja, analiza przeżycia, testy hipotez)
- •Pisanie skryptów w Pythonie, R lub SQL do przetwarzania danych
- •Współpraca z zespołami klinicznymi i regulacyjnymi przy definiowaniu potrzeb analitycznych
- •Udział w standaryzacji danych (CDISC, OMOP) i zapewnianiu jakości danych
- •Tworzenie raportów i wizualizacji wyników analiz
- •Wsparcie w budowie potoków danych i powtarzalnych workflowów
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z co najmniej 3 latami doświadczenia w analizie danych klinicznych, solidną znajomością SQL i R lub Pythona, oraz podstawową znajomością metod statystycznych. Może nie znać CDISC, ale jest gotowa się uczyć.
Juniorzy bez doświadczenia w danych medycznych ani statystyce. Osoby szukające pracy stricte nad modelami uczenia maszynowego lub w startupie technologicznym.
- ?Kim jest klient końcowy? Czy to duża firma farmaceutyczna, CRO czy startup?
- ?Ile osób liczy zespół i jakie są role w zespole?
- ?Czy w projekcie są już zdefiniowane standardy danych (CDISC, OMOP), czy trzeba je wdrażać?
- ?Jakie narzędzia są używane na co dzień oprócz Pythona/R/SQL?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call lub praca w weekendy przy krytycznych analizach?
- ?Jakie są możliwości rozwoju i budżet na szkolenia?
- ?Czy istnieje możliwość publikacji wyników lub uczestnictwa w konferencjach?
- −Nazwa klienta końcowego
- −Wielkość i struktura zespołu
- −Benefity dodatkowe (np. budżet na szkolenia, ubezpieczenie)
- −Opis procesu rekrutacyjnego
Praca w interdyscyplinarnym zespole z naciskiem na współpracę z działami klinicznymi i regulacyjnymi, w środowisku dbającym o jakość danych i zgodność z przepisami.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →