États-Unis
B&A
Formation Bio
Data Scientist Senior / Principal, IA pour les dossiers de santé électroniques (EHR)
États-Unis
San Francisco, California, United States · Boston, Massachusetts, United States · New York, New York, United States · Wake County, North Carolina, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DE FORMATION BIO
Formation Bio est une entreprise pharmaceutique axée sur la technologie et l'IA, qui se distingue par un développement de médicaments radicalement plus efficace.
Les avancées en matière d'IA et de découverte de médicaments génèrent davantage de candidats-médicaments que l'industrie ne peut en faire progresser en raison du coût élevé et de la durée des essais cliniques. Consciente que ce goulot d'étranglement dans le développement pourrait limiter le nombre de nouveaux médicaments accessibles aux patients, Formation Bio, fondée en 2016 sous le nom de TrialSpark Inc., a développé des plateformes technologiques, des processus et des capacités visant à accélérer tous les aspects du développement de médicaments et des essais cliniques. Formation Bio s'associe, acquiert ou obtient des licences pour des médicaments auprès d'entreprises pharmaceutiques, d'organismes de recherche et de sociétés de biotechnologie afin de faire progresser les programmes au-delà de la preuve de concept clinique, contribuant ainsi à mettre de nouveaux traitements à la disposition des patients. L'entreprise est soutenue par des investisseurs du secteur pharmaceutique et technologique, notamment a16z, Sequoia, Sanofi, Thrive Capital, John Doerr, Spark Capital, SV Angel Growth, et d'autres.
Vous pouvez en savoir plus en consultant les liens suivants :
- Notre vision de l'IA dans l'industrie pharmaceutique formation.bio/blog/our-vision-for-ai-in-pharma
- Notre portefeuille actuel de médicaments formation.bio/licensing-and-pipeline
- Notre technologie et plateforme formation.bio/technology
Chez Formation Bio, nos valeurs sont le moteur de notre mission visant à révolutionner l'industrie pharmaceutique. Chaque équipe et chaque individu au sein de l'entreprise partage ces mêmes valeurs, et chacun joue un rôle clé dans notre mission consistant à apporter de nouveaux traitements aux patients plus rapidement et plus efficacement.
À propos du poste
En tant que Data Scientist Senior ou Principal au sein de l'équipe IA pour les EHR chez Formation Bio, vous concevrez les modèles qui nous permettent d'apprendre à partir de données réelles (RWD) : dossiers de santé électroniques (EHR) combinés à des données de remboursement et d'autres sources réelles. Vous travaillerez directement sur des données longitudinales d'EHR et de remboursement pour prédire l'évolution des maladies, la réponse des patients aux traitements et les médicaments approuvés qui modifient le cours d'une maladie. Les données couvrent des EHR longitudinaux à grande échelle provenant de systèmes de santé, liés à des données de remboursement, des notes cliniques et de l'imagerie, ainsi que des données génétiques et moléculaires à l'échelle d'une biobanque. Vos résultats deviennent des preuves en vie réelle (RWE) qui influencent directement les médicaments que nous acquérons, les indications que nous poursuivons et la manière dont nous concevons nos essais.
Il s'agit d'un rôle de modélisation opérationnel. Vous entraînerez et évaluerez des modèles, y compris des modèles de fondation pour les EHR, définirez les cohortes et les phénotypes dont ils dépendent, et transformerez les résultats en réponses claires pour le développement commercial et la R&D, souvent dans des délais serrés. Sur le plan technologique, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie et de produit. Au niveau Principal, vous dirigerez également un flux de travail de bout en bout et mentorerez d'autres scientifiques.
Responsabilités
- Construire, entraîner et valider des modèles prédictifs sur des données longitudinales d'EHR et de remboursement : progression de la maladie, résultats de type délai jusqu'à l'événement et réponse au traitement au niveau du patient
- Évaluer et adapter des modèles de fondation d'EHR pour la représentation des patients par rapport à des bases de référence tabulaires et séquentielles robustes
- Définir et valider des phénotypes calculables et des cohortes en utilisant le modèle de données commun (CDM) OMOP et des vocabulaires standard, y compris des caractéristiques dérivées de notes cliniques
- Appliquer des méthodes causales telles que l'émulation d'essais cibles parallèlement aux modèles prédictifs pour identifier les médicaments qui modifient l'évolution de la maladie
- Répondre aux questions sur les EHR et les RWE provenant des programmes de diligence raisonnable du développement commercial et de la R&D dans des délais allant de quelques jours à quelques semaines, avec des déclarations explicites sur l'incertitude et les biais
- Rédiger du code reproductible et révisé, et collaborer avec l'ingénierie et le produit pour transformer des prototypes en outils réutilisables
- Niveau Principal : diriger un flux de travail de modélisation de bout en bout, définir son orientation technique et mentorer d'autres scientifiques
À propos de vous
Qualifications requises
- Doctorat (PhD) en informatique, informatique biomédicale, statistiques, épidémiologie ou dans un domaine quantitatif connexe (requis)
- 2+ années d'expérience dans l'industrie ou la recherche dans la construction de modèles de machine learning sur des données d'EHR, incluant des données de remboursement liées ou d'autres données réelles, avec des résultats étayés : publications évaluées par des pairs, modèles déployés ou performances validées en externe
- Solide expertise en Python et deep learning, et familiarité avec les lacs de données et le calcul distribué pour les grands ensembles de données cliniques
- Grande aisance avec les LLMs, y compris le codage d'agents, dans le cadre de votre travail quotidien
- Connaissance pratique de la manière dont les données d'EHR et de remboursement sont générées et structurées : rencontres, diagnostics, procédures, médicaments, laboratoires, signes vitaux, notes cliniques, périodes de couverture et dossiers de remboursement, ainsi que les pratiques de codage, les données manquantes et les variations entre les sites, les payeurs et les pays
- Maîtrise des vocabulaires cliniques et des modèles de données communs, y compris la CIM-10 et ses modifications nationales, SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ATC, les systèmes de codage de procédures et le CDM OMOP
- Familiarité avec les utilisations courantes des données d'EHR et des RWE dans le développement de médicaments : phénotypage et définition de cohortes, faisabilité et éligibilité aux essais, histoire naturelle, prédiction des résultats, bras de contrôle externes, efficacité comparative et détection de signaux de sécurité
- Habitudes d'évaluation rigoureuses : validation temporelle et sur site retenu, étalonnage, gestion de la censure et prévention des fuites d'étiquettes
- Capacité à expliquer clairement les résultats techniques aux parties prenantes scientifiques et non techniques
Qualifications souhaitées
- Expérience en pré-entraînement, réglage fin (fine-tuning) ou évaluation rigoureuse de modèles de fondation d'EHR ou d'approches basées sur les LLM pour les chronologies des patients
- Inférence causale sur des données de santé observationnelles : émulation d'essais cibles, méthodes de score de propension, variables instrumentales, estimateurs doublement robustes ou basés sur l'apprentissage automatique
- Utilisation des LLMs pour le texte clinique, tel que le phénotypage ou l'extraction d'informations à partir de notes cliniques
- Expérience avec les outils OHDSI et les études en réseau, ou avec de grandes ressources liées d'EHR et de biobanques (par exemple, All of Us, UK Biobank)
- Expérience dans l'industrie pharmaceutique, biotechnologique ou technologique de la santé dans l'application de modèles d'EHR aux questions de développement de médicaments
- Exposition à l'économie de la santé et à la recherche sur les résultats (HEOR)
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Fourchette de rémunération totale : Senior $185,500 - $232,000 ; Principal $213,500 - $267,000
Rémunération La rémunération individuelle est déterminée par plusieurs facteurs, notamment la portée du rôle, la situation géographique, ainsi que les compétences et l'expérience. Votre offre reflétera votre position dans la fourchette en fonction de ces considérations. En plus du salaire de base, nous proposons des actions, des avantages sociaux complets et des avantages généreux. Si la fourchette affichée ne correspond pas à vos attentes, nous vous encourageons tout de même à postuler !
Où nous recrutons Formation Bio donne la priorité au recrutement dans des pôles clés, principalement les zones métropolitaines de New York et de Boston, avec un modèle hybride nécessitant 3 jours par semaine au bureau. Les candidats du Research Triangle (NC) et de la région de la baie de San Francisco peuvent également être pris en considération. Veuillez postuler uniquement si vous résidez dans ces lieux ou si vous êtes prêt à déménager.
Égalité des chances Formation Bio s'engage à constituer une équipe diversifiée et inclusive. Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances et accueillons des candidats de tous horizons. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans distinction de race, couleur, croyance, religion, origine nationale, ascendance, sexe (y compris grossesse, accouchement, allaitement et conditions médicales connexes), identité ou expression de genre, orientation sexuelle, âge, handicap, informations génétiques, état civil, statut militaire ou vétéran, ou toute autre caractéristique protégée par la loi fédérale, étatique ou locale.
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Nous avons constaté une augmentation des escroqueries par usurpation d'identité dans le recrutement à travers l'industrie, où de faux profils se font passer pour des recruteurs visant à inciter les candidats à partager des informations personnelles et financières par le biais d'entretiens et d'offres d'emploi illégitimes. Toutes les communications de recrutement légitimes de Formation Bio proviendront d'une adresse e-mail @formation.bio. Si vous recevez une sollicitation de quelqu'un prétendant travailler chez Formation Bio via tout autre domaine ou canal, veuillez ne pas en tenir compte et ne partager aucune information personnelle.
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