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生物統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)專家 (臨床前研發(fā)方向)
職位概述
我們正在尋找一位在臨床前研發(fā)階段發(fā)揮關(guān)鍵作用的生物統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)專家。您不僅需要運用統(tǒng)計方法為早期藥物發(fā)現(xiàn)（如藥效評估、生物標志物探索）提供深度分析，還將作為橋梁，負責(zé)將多源異構(gòu)的臨床前數(shù)據(jù)有效整合至公司AI平臺，并協(xié)作開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)新工具與洞見。
核心職責(zé)
1. 臨床前生物數(shù)據(jù)的管理與深度統(tǒng)計分析
· 數(shù)據(jù)策略與管理：負責(zé)建立和維護類器官臨床前研究階段（體外、體內(nèi)實驗）生物數(shù)據(jù)的管理流程與標準，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、一致性與可追溯性。
· 統(tǒng)計設(shè)計與分析：參與早期研究方案設(shè)計，提供統(tǒng)計支持（如樣本量估算、隨機化方案）。獨立完成對藥效學(xué)、藥代動力學(xué)及多組學(xué)等復(fù)雜數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、建模與可視化（如協(xié)同效應(yīng)分析、劑量反應(yīng)關(guān)系建模）。
· 研發(fā)決策支持：通過數(shù)據(jù)挖掘與解讀，為靶點驗證、先導(dǎo)化合物優(yōu)化及生物標志物發(fā)現(xiàn)等關(guān)鍵決策提供堅實的量化依據(jù)。
2. AI平臺的數(shù)據(jù)整合與協(xié)作開發(fā)
· 數(shù)據(jù)治理與對接：主導(dǎo)制定臨床前數(shù)據(jù)接入AI平臺的標準化規(guī)范（包括數(shù)據(jù)格式、元數(shù)據(jù)標注），并實際推進多源數(shù)據(jù)的清洗、結(jié)構(gòu)化與平臺導(dǎo)入工作。
· 跨功能協(xié)作研究：與AI/機器學(xué)習(xí)團隊緊密合作，將生物學(xué)問題轉(zhuǎn)化為可計算的數(shù)據(jù)科學(xué)問題。共同探索和開發(fā)基于AI的數(shù)據(jù)分析模型或預(yù)測工具，以提升研發(fā)效率。
· 知識沉淀與共享：促進數(shù)據(jù)分析結(jié)果在平臺內(nèi)的有效沉淀與可視化呈現(xiàn)，構(gòu)建可復(fù)用的分析流程，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)在研發(fā)團隊內(nèi)的最大化利用。
任職要求
專業(yè)技能
· 博士學(xué)歷，主修生物統(tǒng)計、統(tǒng)計學(xué)、計算生物學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域。
· 臨床前分析經(jīng)驗：具備在藥物發(fā)現(xiàn)或臨床前研究環(huán)境中處理和分析復(fù)雜生物數(shù)據(jù)的經(jīng)驗，熟悉相關(guān)實驗數(shù)據(jù)類型與分析挑戰(zhàn)。
· 強大分析能力：精通R、Python等至少一種編程語言進行數(shù)據(jù)分析與可視化；熟悉常用統(tǒng)計方法及機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。
· 數(shù)據(jù)與平臺思維：對數(shù)據(jù)治理、標準化流程有深刻理解，具有與數(shù)據(jù)平臺或AI團隊協(xié)作的實際經(jīng)驗或強烈興趣。
· 行業(yè)知識：了解藥物研發(fā)的基本流程和概念。 負責(zé)公司對外科研服務(wù)項目的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析
綜合能力
· 出色的跨部門溝通與項目管理能力，能夠清晰地在生物學(xué)家、信息學(xué)家與數(shù)據(jù)科學(xué)家之間翻譯需求。
· 以解決問題為導(dǎo)向，具備主動性和出色的邏輯思維能力。