États-Unis
B&A
Formation Bio
Directeur associé/Directeur, Data Science, IA pour les dossiers de santé électroniques (EHR)
États-Unis
Boston, Massachusetts, United States · New York, New York, 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 pouvant atteindre les 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, aidant 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 Directeur associé ou Directeur à la tête de l'équipe IA pour les EHR au sein du département Data Science de Formation Bio, vous développerez et dirigerez notre capacité à apprendre à partir de données réelles (RWD) : dossiers de santé électroniques (EHR), combinés à des données de facturation et d'autres sources réelles. Vos modèles transformeront les données longitudinales des patients en preuves réelles (RWE) qui influenceront les médicaments que nous acquérons, les indications que nous poursuivons et la manière dont nous concevons les essais. Vous définirez l'orientation technique du machine learning sur les EHR et autres données réelles, y compris l'évaluation et l'adaptation des modèles de fondation EHR, et l'appliquerez aux questions qui font avancer notre portefeuille : quels médicaments approuvés modifient l'évolution de la maladie, quels patients progressent et quand, et comment une population d'essai est susceptible de réagir. Vous travaillerez avec des données EHR longitudinales à grande échelle provenant de systèmes de santé, liées à des données de facturation, des notes cliniques et de l'imagerie, ainsi qu'à des données génétiques et moléculaires à l'échelle d'une biobanque.
Vous serez sous la responsabilité du VP de la Data Science et travaillerez principalement en partenariat avec le développement commercial et la R&D ; sur le plan technologique, vous travaillerez en étroite collaboration avec l'ingénierie et le produit. Ce rôle implique la responsabilité de la modélisation, des normes scientifiques et de la traduction des résultats en décisions. Le candidat idéal a construit et validé des modèles sur des données EHR et de facturation, connaît suffisamment bien les données pour anticiper les biais potentiels, et peut expliquer la signification d'un modèle pour un accord ou un essai aux cadres dirigeants et aux cliniciens.
À propos de vous
Responsabilités
- Diriger l'équipe IA pour les EHR au sein de la Data Science : définir la stratégie technique, recruter et développer l'équipe, et assurer la livraison conformément aux priorités du portefeuille.
- Construire et valider des modèles prédictifs sur des données longitudinales d'EHR et de facturation (progression de la maladie, résultats de type délai avant événement, réponse au traitement au niveau du patient) avec des conceptions d'évaluation robustes face aux changements temporels et inter-sites.
- Évaluer, adapter et affiner les modèles de fondation EHR pour la représentation des patients, et déterminer dans quels cas ils surpassent les modèles de référence plus simples.
- Combiner la modélisation prédictive avec des approches causales telles que l'émulation d'essais cibles pour identifier les médicaments approuvés qui modifient l'évolution de la maladie, générant ainsi des candidats pour le repositionnement et l'extension d'indications.
- Fournir des analyses EHR et RWE rapides et rigoureuses pour la diligence raisonnable du développement commercial et les programmes de R&D : définition et faisabilité des cohortes, histoire naturelle, segmentation des patients, et soutien à la conception des critères d'évaluation et des essais.
- Collaborer avec l'ingénierie et le produit pour transformer les prototypes en capacités réutilisables en libre-service, et avec les partenaires de données sur la sélection des jeux de données et leur adéquation à l'usage.
- Établir des normes pour la définition des phénotypes, la validation et la reproductibilité dans tous les travaux liés aux EHR et aux RWD.
Prérequis
Qualifications requises
- Doctorat (PhD) en informatique, informatique biomédicale, statistiques, épidémiologie ou dans un domaine quantitatif connexe (requis).
- 5+ années d'expérience dans l'industrie ou la recherche dans la construction de modèles de machine learning sur des données EHR, incluant des données de facturation liées ou d'autres données réelles, avec des résultats probants : publications évaluées par des pairs, modèles déployés ou performances validées en externe.
- 2+ années d'expérience en gestion d'équipe, ayant dirigé des data scientists ou des chercheurs en ML en tant que subordonnés directs.
- Connaissance pratique de la manière dont les données EHR et de facturation 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 modèle de données commun OMOP (OMOP CDM).
- Familiarité avec les utilisations courantes des données 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 des signaux de sécurité.
- Maîtrise pratique de Python et des frameworks de ML modernes ; vous êtes capable de relire du code et de mener des expériences vous-même.
- Grande aisance avec les LLMs, y compris le codage d'agents, dans le cadre de votre travail quotidien.
- Solides compétences en communication auprès d'audiences cliniques, scientifiques et exécutives.
Qualifications souhaitées
- Expérience en pré-entraînement, réglage fin (fine-tuning) ou évaluation rigoureuse de modèles de fondation 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 le ML.
- 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 et études de réseau OHDSI, ou avec de grandes ressources liées d'EHR et de biobanques (par exemple, All of Us, UK Biobank).
- Historique de modèles EHR ayant influencé des décisions d'acquisition, de licence, de conception d'essais ou des décisions réglementaires.
- Exposition à la recherche en économie de la santé et résultats (HEOR).
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Fourchette de rémunération totale : Directeur associé $213,500 - $267,000 ; Directeur $245,500 - $307,000
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 de la région 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 zones 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 égard à la race, la couleur, la croyance, la religion, l'origine nationale, l'ascendance, le sexe (y compris la grossesse, l'accouchement, l'allaitement et les conditions médicales connexes), l'identité ou l'expression de genre, l'orientation sexuelle, l'âge, le handicap, les informations génétiques, l'état civil, le statut militaire ou d'ancien combattant, 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 dans le but de tromper les candidats pour qu'ils partagent des informations personnelles et financières via des entretiens et des 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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