Formation Bio

Científico de Datos Senior / Principal, IA en HCE

Python
Traducción automática. Consulta el original.

ACERCA DE FORMATION BIO

Formation Bio es una empresa farmacéutica impulsada por tecnología e IA que se diferencia por un desarrollo de fármacos radicalmente más eficiente.

Los avances en IA y en el descubrimiento de fármacos están creando más fármacos candidatos de los que la industria puede desarrollar debido al alto coste y tiempo de los ensayos clínicos. Reconociendo que este cuello de botella en el desarrollo puede limitar en última instancia el número de nuevos medicamentos que pueden llegar a los pacientes, Formation Bio, fundada en 2016 como TrialSpark Inc., ha construido plataformas tecnológicas, procesos y capacidades para acelerar todos los aspectos del desarrollo de fármacos y los ensayos clínicos. Formation Bio se asocia, adquiere o licencia fármacos de empresas farmacéuticas, organizaciones de investigación y empresas biotecnológicas para desarrollar programas más allá de la prueba de concepto clínica y más allá, ayudando en última instancia a llevar nuevos medicamentos a los pacientes. La empresa cuenta con el respaldo de inversores de los sectores farmacéutico y tecnológico, incluidos a16z, Sequoia, Sanofi, Thrive Capital, John Doerr, Spark Capital, SV Angel Growth y otros.

Puede leer más en los siguientes enlaces:

  1. Nuestra visión para la IA en la industria farmacéutica formation.bio/blog/our-vision-for-ai-in-pharma
  1. Nuestra cartera actual de fármacos formation.bio/licensing-and-pipeline
  1. Nuestra tecnología y plataforma formation.bio/technology

En Formation Bio, nuestros valores son la fuerza impulsora detrás de nuestra misión de revolucionar la industria farmacéutica. Cada equipo y cada individuo en la empresa comparte estos mismos valores, y cada equipo e individuo desempeña un papel clave en nuestra misión de llevar nuevos tratamientos a los pacientes de forma más rápida y eficiente.

Sobre el puesto

Como Científico de Datos Senior o Principal en el equipo de IA en HCE en Formation Bio, usted construirá los modelos que nos permiten aprender de datos del mundo real (RWD): registros de salud electrónicos (HCE) junto con reclamaciones y otras fuentes del mundo real. Trabajará directamente con datos longitudinales de HCE y reclamaciones para predecir cómo progresa la enfermedad, cómo responden los pacientes al tratamiento y qué fármacos aprobados cambian el curso de la enfermedad. Los datos abarcan HCE longitudinales a gran escala de sistemas de salud, vinculados a reclamaciones, notas clínicas e imágenes, junto con datos genéticos y moleculares a escala de biobanco. Sus resultados se convierten en evidencia del mundo real (RWE) que alimenta directamente qué fármacos adquirimos, qué indicaciones perseguimos y cómo diseñamos los ensayos.

Este es un puesto de modelado práctico. Usted entrenará y evaluará modelos, incluidos modelos fundacionales de HCE, definirá las cohortes y fenotipos de los que dependen, y convertirá los resultados en respuestas claras para el Desarrollo de Negocio e I+D, a menudo en plazos ajustados. En el lado tecnológico, trabajará en estrecha colaboración con Ingeniería y Producto. En el nivel Principal, también liderará un flujo de trabajo de principio a fin y asesorará a otros científicos.

Responsabilidades

  1. Construir, entrenar y validar modelos predictivos sobre datos longitudinales de HCE y reclamaciones: progresión de la enfermedad, resultados de tiempo hasta el evento y respuesta al tratamiento a nivel de paciente
  1. Comparar y adaptar modelos fundacionales de HCE para la representación del paciente frente a líneas base tabulares y de secuencia sólidas
  1. Definir y validar fenotipos y cohortes computables utilizando el OMOP CDM y vocabularios estándar, incluyendo características derivadas de notas clínicas
  1. Aplicar métodos causales como la emulación de ensayos objetivo junto con modelos predictivos para identificar fármacos que modifiquen el curso de la enfermedad
  1. Responder a preguntas sobre HCE y RWE provenientes de la diligencia debida de Desarrollo de Negocio y programas de I+D en plazos de días a semanas, con declaraciones explícitas de incertidumbre y sesgo
  1. Escribir código reproducible y revisado, y trabajar con Ingeniería y Producto para convertir prototipos en herramientas reutilizables
  1. Nivel Principal: liderar un flujo de trabajo de modelado de principio a fin, establecer su dirección técnica y asesorar a otros científicos

Sobre usted

Cualificaciones requeridas

  1. Doctorado en informática, informática biomédica, estadística, epidemiología o un campo cuantitativo relacionado (requerido)
  1. 2+ años de experiencia en la industria o investigación construyendo modelos de machine learning sobre datos de HCE, incluyendo reclamaciones vinculadas u otros datos del mundo real, con resultados fundamentados: publicaciones revisadas por pares, modelos desplegados o rendimiento validado externamente
  1. Sólida experiencia en Python y deep learning, y familiaridad con lagos de datos y computación distribuida para grandes conjuntos de datos clínicos
  1. Gran comodidad con LLMs, incluyendo agentes de codificación, como parte de su trabajo diario
  1. Conocimiento práctico de cómo se generan y estructuran los datos de HCE y reclamaciones: encuentros, diagnósticos, procedimientos, medicamentos, laboratorios, signos vitales, notas clínicas, períodos de cobertura y registros de reembolso, junto con prácticas de codificación, datos faltantes y variaciones entre sitios, pagadores y países
  1. Fluidez con vocabularios clínicos y modelos de datos comunes, incluyendo ICD-10 y sus modificaciones nacionales, SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ATC, sistemas de codificación de procedimientos y el OMOP CDM
  1. Familiaridad con los usos comunes de los datos de HCE y RWE en el desarrollo de fármacos: fenotipado y definición de cohortes, viabilidad y elegibilidad de ensayos, historia natural, predicción de resultados, brazos de control externos, efectividad comparativa y detección de señales de seguridad
  1. Hábitos de evaluación rigurosos: validación temporal y de sitios retenidos, calibración, manejo de censura y prevención de fugas de etiquetas
  1. Capacidad para explicar resultados técnicos claramente a partes interesadas científicas y no técnicas

Cualificaciones preferidas

  1. Experiencia en preentrenamiento, ajuste fino o evaluación comparativa rigurosa de modelos fundacionales de HCE o enfoques basados en LLM para líneas de tiempo de pacientes
  1. Inferencia causal en datos de salud observacionales: emulación de ensayos objetivo, métodos de puntuación de propensión, variables instrumentales, estimadores doblemente robustos o basados en ML
  1. Uso de LLMs para texto clínico, como fenotipado o extracción de información de notas clínicas
  1. Experiencia con herramientas OHDSI y estudios de red, o con grandes recursos vinculados de HCE y biobancos (p. ej., All of Us, UK Biobank)
  1. Experiencia en farmacéutica, biotecnología o tecnología de la salud aplicando modelos de HCE a preguntas de desarrollo de fármacos
  1. Exposición a la economía de la salud y la investigación de resultados (HEOR)

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Rango de compensación total: Senior $185,500 - $232,000; Principal $213,500 - $267,000

Compensación La compensación individual se determina por varios factores, incluyendo el alcance del puesto, la ubicación geográfica y las habilidades y experiencia. Su oferta reflejará dónde se encuentra dentro del rango según estas consideraciones. Además del salario base, ofrecemos capital, beneficios integrales y ventajas generosas. Si el rango publicado no coincide con sus expectativas, ¡le animamos a que presente su solicitud de todos modos!

Dónde contratamos Formation Bio prioriza la contratación en centros clave, principalmente las áreas metropolitanas de la ciudad de Nueva York y Boston, con un modelo híbrido que requiere 3 días por semana en la oficina. También se pueden considerar solicitantes del Research Triangle (NC) y el Área de la Bahía de San Francisco. Por favor, presente su solicitud solo si reside en estas ubicaciones o está dispuesto a reubicarse.

Igualdad de oportunidades Formation Bio se compromete a construir un equipo diverso e inclusivo. Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y damos la bienvenida a candidatos de todos los orígenes. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, credo, religión, origen nacional, ascendencia, sexo (incluyendo embarazo, parto, lactancia y condiciones médicas relacionadas), identidad o expresión de género, orientación sexual, edad, discapacidad, información genética, estado civil, estado militar o de veterano, o cualquier otra característica protegida por la ley federal, estatal o local.

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Hemos visto un aumento en las estafas de suplantación de identidad en la contratación en toda la industria, donde perfiles falsos se hacen pasar por reclutadores con el objetivo de engañar a los candidatos para que compartan información personal y financiera a través de entrevistas y ofertas de trabajo ilegítimas. Todas las comunicaciones de contratación legítimas de Formation Bio provendrán de una dirección de correo electrónico @formation.bio. Si recibe contacto de alguien que afirma trabajar en Formation Bio a través de cualquier otro dominio o canal, por favor ignórelo y no comparta ninguna información personal.

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