Vereinigte Staaten
B&A
Formation Bio
Associate Director/Director, Data Science, EHR AI
Vereinigte Staaten
Boston, Massachusetts, United States · New York, New York, United States
Python
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ÜBER FORMATION BIO
Formation Bio ist ein technologie- und KI-getriebenes Pharmaunternehmen, das sich durch eine radikal effizientere Arzneimittelentwicklung auszeichnet.
Fortschritte in der KI und der Arzneimittelforschung führen zu mehr Wirkstoffkandidaten, als die Branche aufgrund der hohen Kosten und der Dauer klinischer Studien voranbringen kann. Da wir erkennen, dass dieser Entwicklungsengpass letztlich die Anzahl neuer Medikamente begrenzen könnte, die Patienten erreichen, hat Formation Bio, gegründet im Jahr 2016 als TrialSpark Inc., Technologieplattformen, Prozesse und Fähigkeiten aufgebaut, um alle Aspekte der Arzneimittelentwicklung und klinischer Studien zu beschleunigen. Formation Bio geht Partnerschaften ein, erwirbt oder lizenziert Medikamente von Pharmaunternehmen, Forschungsorganisationen und Biotech-Firmen, um Programme über den klinischen Wirksamkeitsnachweis hinaus weiterzuentwickeln und so dazu beizutragen, neue Medikamente zu den Patienten zu bringen. Das Unternehmen wird von Investoren aus den Bereichen Pharma und Technologie unterstützt, darunter a16z, Sequoia, Sanofi, Thrive Capital, John Doerr, Spark Capital, SV Angel Growth und andere.
Weitere Informationen finden Sie unter den folgenden Links:
- Unsere Vision für KI in der Pharmaindustrie formation.bio/blog/our-vision-for-ai-in-pharma
- Unser aktuelles Medikamentenportfolio formation.bio/licensing-and-pipeline
- Unsere Technologie & Plattform formation.bio/technology
Bei Formation Bio sind unsere Werte die treibende Kraft hinter unserer Mission, die Pharmaindustrie zu revolutionieren. Jedes Team und jede Einzelperson im Unternehmen teilt diese Werte und spielt eine entscheidende Rolle bei unserer Mission, neue Behandlungen schneller und effizienter zu den Patienten zu bringen.
Über die Position
Als Associate Director oder Director, der das EHR AI-Team innerhalb von Data Science bei Formation Bio leitet, bauen und führen Sie unsere Fähigkeiten zur Nutzung von Real-World Data (RWD) aus: elektronische Patientenakten (EHR) zusammen mit Abrechnungsdaten und anderen realen Quellen. Ihre Modelle verwandeln longitudinale Patientendaten in Real-World Evidence (RWE), die beeinflusst, welche Medikamente wir erwerben, welche Indikationen wir verfolgen und wie wir Studien konzipieren. Sie legen die technische Richtung für machine learning bei EHR und anderen realen Daten fest, einschließlich der Bewertung und Anpassung von EHR-Grundlagenmodellen, und wenden diese auf die Fragen an, die unser Portfolio voranbringen: Welche zugelassenen Medikamente verändern den Krankheitsverlauf, welche Patienten zeigen einen Krankheitsfortschritt und wann, und wie wird eine Studienpopulation wahrscheinlich reagieren? Sie arbeiten mit groß angelegten, longitudinalen EHR-Daten von Gesundheitssystemen, die mit Abrechnungsdaten, klinischen Notizen und Bildgebung verknüpft sind, sowie mit genetischen und molekularen Daten im Biobank-Maßstab.
Sie berichten an den VP of Data Science und arbeiten primär mit Business Development und F&E zusammen; auf der Technologieseite arbeiten Sie eng mit Engineering und Product zusammen. Diese Rolle verantwortet die Modellierung, die wissenschaftlichen Standards und die Übersetzung der Ergebnisse in Entscheidungen. Der ideale Kandidat hat bereits Modelle auf Basis von EHR- und Abrechnungsdaten erstellt und validiert, kennt die Daten gut genug, um zu antizipieren, wo sie irreführend sein könnten, und kann Führungskräften und Klinikern erklären, was ein Modell für einen Deal oder eine Studie bedeutet.
Über Sie
Verantwortlichkeiten
- Leitung des EHR AI-Teams innerhalb von Data Science: Festlegung der technischen Strategie, Einstellung und Entwicklung des Teams sowie Verantwortung für die Umsetzung gemäß den Prioritäten des Portfolios
- Erstellung und Validierung prädiktiver Modelle auf Basis longitudinaler EHR- und Abrechnungsdaten (Krankheitsverlauf, Zeit-bis-zum-Ereignis-Ergebnisse, patientenindividuelles Ansprechen auf die Behandlung) mit Evaluierungsdesigns, die zeitlichen und standortübergreifenden Verschiebungen standhalten
- Bewertung, Anpassung und Feinabstimmung von EHR-Grundlagenmodellen für die Patientenrepräsentation und Bestimmung, wo diese einfachere Baselines übertreffen
- Kombination von prädiktiver Modellierung mit kausalen Ansätzen wie der Emulation von Zielstudien, um zugelassene Medikamente zu identifizieren, die den Krankheitsverlauf verändern, und so Kandidaten für die Umnutzung und Indikationserweiterung zu generieren
- Bereitstellung schneller, fundierter EHR- und RWE-Analysen für die Due Diligence im Business Development und F&E-Programme: Kohortendefinition und Machbarkeit, Krankheitsverlauf, Patientensegmentierung sowie Unterstützung bei Endpunkt- und Studiendesign
- Zusammenarbeit mit Engineering und Product, um Prototypen in wiederverwendbare Self-Service-Funktionen zu verwandeln, sowie mit Datenpartnern bei der Auswahl und Eignung von Datensätzen
- Festlegung von Standards für Phänotypdefinition, Validierung und Reproduzierbarkeit bei allen EHR- und RWD-Arbeiten
Mindestanforderungen
Erforderliche Qualifikationen
- Promotion in Informatik, biomedizinischer Informatik, Statistik, Epidemiologie oder einem verwandten quantitativen Bereich (erforderlich)
- 5+ Jahre Industrie- oder Forschungserfahrung in der Erstellung von machine learning-Modellen auf Basis von EHR-Daten, einschließlich verknüpfter Abrechnungsdaten oder anderer realer Daten, mit belegten Ergebnissen: Peer-Review-Publikationen, implementierte Modelle oder extern validierte Leistung
- 2+ Jahre Erfahrung in der Mitarbeiterführung, Leitung von Data Scientists oder ML-Forschern als direkte Unterstellte
- Fundierte Kenntnisse darüber, wie EHR- und Abrechnungsdaten generiert und strukturiert werden: Arzt-Patienten-Kontakte, Diagnosen, Prozeduren, Medikamente, Laborwerte, Vitalparameter, klinische Notizen, Versicherungszeiträume und Abrechnungsunterlagen, zusammen mit Kodierungspraktiken, Datenlücken sowie Variationen zwischen Standorten, Kostenträgern und Ländern
- Vertrautheit mit klinischen Vokabularen und gängigen Datenmodellen, einschließlich ICD-10 und deren nationalen Modifikationen, SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ATC, Prozedurenkodierungssystemen und dem OMOP CDM
- Vertrautheit mit gängigen Anwendungen von EHR-Daten und RWE in der Arzneimittelentwicklung: Phänotypisierung und Kohortendefinition, Studienmachbarkeit und -eignung, Krankheitsverlauf, Ergebnisvorhersage, externe Kontrollgruppen, vergleichende Wirksamkeitsforschung und Erkennung von Sicherheitssignalen
- Praktische Erfahrung in Python und modernen ML-Frameworks; Sie können Code überprüfen und selbst Experimente durchführen
- Hohe Vertrautheit mit LLMs, einschließlich Coding-Agenten, als Teil Ihrer täglichen Arbeit
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten gegenüber klinischen, wissenschaftlichen und Führungskräfte-Zielgruppen
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung im Vortraining, der Feinabstimmung oder dem rigorosen Benchmarking von EHR-Grundlagenmodellen oder LLM-basierten Ansätzen für Patientenzeitverläufe
- Kausale Inferenz bei beobachtenden Gesundheitsdaten: Emulation von Zielstudien, Propensity-Score-Methoden, instrumentelle Variablen, doppelt robuste oder ML-basierte Schätzer
- Nutzung von LLMs für klinische Texte, wie z. B. Phänotypisierung oder Informationsextraktion aus klinischen Notizen
- Erfahrung mit OHDSI-Tools und Netzwerkstudien oder mit großen verknüpften EHR- und Biobank-Ressourcen (z. B. All of Us, UK Biobank)
- Nachweisbare Erfolge bei EHR-Modellen, die Akquisitionen, Lizenzierungen, Studiendesigns oder regulatorische Entscheidungen beeinflusst haben
- Erfahrung mit Gesundheitsökonomie und Outcomes Research (HEOR)
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Gesamtvergütungsspanne: Associate Director $213,500 - $267,000; Director $245,500 - $307,000
Vergütung Die individuelle Vergütung wird durch mehrere Faktoren bestimmt, einschließlich des Rollenumfangs, des geografischen Standorts sowie der Fähigkeiten & Erfahrung. Ihr Angebot spiegelt wider, wo Sie basierend auf diesen Überlegungen innerhalb der Spanne liegen. Zusätzlich zum Grundgehalt bieten wir Eigenkapitalbeteiligungen, umfassende Sozialleistungen und großzügige Zusatzleistungen. Wenn die angegebene Spanne nicht Ihren Erwartungen entspricht, ermutigen wir Sie dennoch, sich zu bewerben!
Wo wir einstellen Formation Bio priorisiert die Einstellung in wichtigen Hubs, primär in den Metropolregionen New York City und Boston, mit einem hybriden Modell, das 3 Tage pro Woche im Büro erfordert. Bewerber aus dem Research Triangle (NC) und der San Francisco Bay Area können ebenfalls berücksichtigt werden. Bitte bewerben Sie sich nur, wenn Sie an diesen Standorten wohnen oder bereit sind umzuziehen.
Chancengleichheit Formation Bio setzt sich für den Aufbau eines vielfältigen und inklusiven Teams ein. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und Kandidaten mit unterschiedlichem Hintergrund willkommen heißt. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Glauben, Religion, nationale Herkunft, Abstammung, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Entbindung, Stillzeit und damit verbundene medizinische Bedingungen), Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexuelle Orientierung, Alter, Behinderung, genetische Informationen, Familienstand, militärischen oder Veteranenstatus oder jedes andere durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützte Merkmal.
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Wir haben einen Anstieg von betrügerischen Rekrutierungsversuchen in der Branche festgestellt, bei denen sich gefälschte Profile als Recruiter ausgeben, um Kandidaten dazu zu bringen, persönliche und finanzielle Informationen durch illegitime Interviews und Stellenangebote preiszugeben. Alle legitimen Rekrutierungskommunikationen von Formation Bio erfolgen über eine @formation.bio E-Mail-Adresse. Wenn Sie eine Kontaktaufnahme von jemandem erhalten, der behauptet, bei Formation Bio zu arbeiten, über eine andere Domain oder einen anderen Kanal, ignorieren Sie diese bitte und geben Sie keine persönlichen Informationen weiter.
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