Estados Unidos
B&A
Formation Bio
Director Asociado/Director, Ciencia de Datos, IA en HCE
Estados Unidos
Boston, Massachusetts, United States · New York, New York, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
ACERCA DE FORMATION BIO
Formation Bio es una empresa farmacéutica impulsada por la tecnología y la 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:
- Nuestra visión para la IA en la industria farmacéutica formation.bio/blog/our-vision-for-ai-in-pharma
- Nuestra cartera actual de fármacos formation.bio/licensing-and-pipeline
- 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 Director Asociado o Director que lidera el equipo de IA en HCE dentro de Ciencia de Datos en Formation Bio, usted construirá y liderará nuestra capacidad para aprender de datos del mundo real (RWD): registros de salud electrónicos (HCE) junto con reclamaciones y otras fuentes del mundo real. Sus modelos convertirán los datos longitudinales de los pacientes en evidencia del mundo real (RWE) que determinará qué fármacos adquirimos, qué indicaciones perseguimos y cómo diseñamos los ensayos. Usted establecerá la dirección técnica para machine learning en HCE y otros datos del mundo real, incluida la evaluación y adaptación de modelos base de HCE, y la aplicará a las preguntas que mueven nuestra cartera: qué fármacos aprobados alteran el curso de la enfermedad, qué pacientes progresan y cuándo, y cómo es probable que responda una población de ensayo. Trabajará con datos de 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.
Reportará al Vicepresidente de Ciencia de Datos y se asociará principalmente con Desarrollo de Negocio e I+D; en el lado tecnológico, trabajará estrechamente con Ingeniería y Producto. Este puesto es responsable del modelado, los estándares científicos y la traducción de los resultados en decisiones. El candidato ideal ha construido y validado modelos sobre datos de HCE y reclamaciones, conoce los datos lo suficientemente bien como para anticipar dónde pueden inducir a error y puede explicar a ejecutivos y clínicos lo que significa un modelo para un acuerdo o un ensayo.
Sobre usted
Responsabilidades
- Liderar el equipo de IA en HCE dentro de Ciencia de Datos: establecer la estrategia técnica, contratar y desarrollar al equipo, y responsabilizarse de la entrega según las prioridades de la cartera
- Construir y validar modelos predictivos sobre datos longitudinales de HCE y reclamaciones (progresión de la enfermedad, resultados de tiempo hasta el evento, respuesta al tratamiento a nivel de paciente) con diseños de evaluación que resistan el cambio temporal y entre centros
- Evaluar, adaptar y ajustar modelos base de HCE para la representación de pacientes, y determinar dónde superan a las líneas base más simples
- Combinar el modelado predictivo con enfoques causales como la emulación de ensayos objetivo para identificar fármacos aprobados que modifiquen el curso de la enfermedad, generando candidatos para la reutilización y expansión de indicaciones
- Ofrecer análisis rápidos y rigurosos de HCE y RWE para la diligencia debida de Desarrollo de Negocio y programas de I+D: definición y viabilidad de cohortes, historia natural, segmentación de pacientes y apoyo en el diseño de puntos finales y ensayos
- Asociarse con Ingeniería y Producto para convertir prototipos en capacidades reutilizables de autoservicio, y con socios de datos en la selección de conjuntos de datos y su idoneidad para el uso
- Establecer estándares para la definición de fenotipos, validación y reproducibilidad en todo el trabajo de HCE y RWD
Requisitos mínimos
Cualificaciones requeridas
- Doctorado en informática, informática biomédica, estadística, epidemiología o un campo cuantitativo relacionado (requerido)
- 5+ 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
- 2+ años de gestión de personas, liderando científicos de datos o investigadores de ML como subordinados directos
- 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 centros, pagadores y países
- 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
- 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
- Competencia práctica en Python y marcos de ML modernos; usted puede revisar código y ejecutar experimentos por sí mismo
- Gran comodidad con LLMs, incluyendo agentes de codificación, como parte de su trabajo diario
- Sólidas habilidades de comunicación con audiencias clínicas, científicas y ejecutivas
Cualificaciones preferidas
- Experiencia en preentrenamiento, ajuste fino o evaluación comparativa rigurosa de modelos base de HCE o enfoques basados en LLM para líneas de tiempo de pacientes
- 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
- Uso de LLMs para texto clínico, como fenotipado o extracción de información de notas clínicas
- Experiencia con herramientas OHDSI y estudios de red, o con grandes recursos vinculados de HCE y biobancos (p. ej., All of Us, UK Biobank)
- Historial de modelos de HCE que influyeron en adquisiciones, licencias, diseño de ensayos o decisiones regulatorias
- Exposición a la investigación de resultados y economía de la salud (HEOR)
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Rango de compensación total: Director Asociado $213,500 - $267,000; Director $245,500 - $307,000
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 sitúa dentro del rango en función de estas consideraciones. Además del salario base, ofrecemos capital, beneficios integrales y generosas ventajas. Si el rango publicado no coincide con sus expectativas, ¡le animamos a que presente su solicitud!
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 observado 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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