Estados Unidos
Launch Legends
Caris Life Sciences
Cientista de Dados - Inovação - PhD
Estados Unidos
Irving, Texas, United States
PythonAWSDocker
Tradução automática. Consulte o original.
Resumo da Posição
Na Caris, entendemos que câncer é uma palavra feia — uma palavra que ninguém quer ouvir, mas que nos conecta a todos. É por isso que não estamos apenas transformando o tratamento do câncer — estamos mudando vidas.
Apresentamos a medicina de precisão ao mundo e construímos uma indústria em torno da ideia de que cada paciente merece respostas tão únicas quanto seu DNA. Apoiados por ciência molecular e IA de ponta, nos perguntamos todos os dias: “O que eu faria se este paciente fosse minha mãe?” Essa pergunta impulsiona tudo o que fazemos.
Mas nossa missão não para no câncer. Estamos expandindo as fronteiras da medicina e liderando uma revolução na saúde — impulsionada pela inovação, compaixão e propósito.
Junte-se a nós em nossa missão de melhorar a condição humana em várias doenças.
Se você é apaixonado por trabalho significativo e quer fazer parte de algo maior que você, a Caris é onde seu impacto começa.
Quer ajudar a construir modelos de IA para a próxima geração de diagnósticos de câncer? Os modelos que você construir aqui têm linha de visão direta para pesquisa translacional e tomada de decisão clínica — trabalho com o potencial de moldar como o câncer é detectado, perfilado e tratado.
Como Cientista de Dados na Equipe de Inovação, você desenvolverá algoritmos de machine learning e deep learning em dados de sequenciamento molecular (WGS, WES, RNA-seq, cfDNA), projetará pipelines analíticos para descoberta de biomarcadores inovadores e abordará os problemas mais desafiadores em biópsia líquida e pesquisa em oncologia translacional.
Sobre a Equipe
A Equipe de Inovação é um grupo pequeno e de rápida movimentação em P&D dentro da Caris Life Sciences, utilizando dados proprietários de pesquisa clínica que nenhuma outra equipe em oncologia pode igualar. Trabalhamos em estreita colaboração com bioinformatas, biólogos moleculares e cientistas clínicos para desenvolver modelos de IA de alto impacto com o potencial de mudar o cenário dos resultados clínicos. Você terá a liberdade de liderar projetos de pesquisa de ponta a ponta — desde a formulação do problema até a implantação — e de moldar os métodos que impulsionam a agenda de P&D da Caris. Em seu primeiro ano, o sucesso significa liderar um ou dois projetos de pesquisa desde a formulação do problema até a implantação, contribuir para uma publicação revisada por pares ou submissão a conferências e ajudar a moldar métodos que informam a plataforma de diagnóstico da Caris.
Responsabilidades do Cargo
- Processar, manipular e analisar grandes conjuntos de dados diversos gerados a partir de NGS para desenvolver biomarcadores para diagnóstico, prognóstico e tratamento de câncer.
- Desenvolver algoritmos inovadores para extração de características e descoberta de biomarcadores a partir de dados de sequenciamento molecular.
- Aplicar análise de princípios fundamentais para traduzir questões de pesquisa abertas em problemas tratáveis e bem definidos.
- Aplicar métodos de machine learning e deep learning de ponta a questões de pesquisa biológica e clínica.
- Criar frameworks de avaliação rigorosos e rastrear experimentos sistematicamente usando ferramentas como MLflow ou Weights & Biases.
- Redigir publicações de pesquisa revisadas por pares e apresentar descobertas em conferências científicas.
Qualificações Exigidas
- Doutorado (PhD) em Ciência de Dados, Bioinformática, Biologia Computacional, Genômica, Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Biofísica ou um campo quantitativo ou biológico relacionado.
- Doutorado (PhD) recém-concluído, ou até aproximadamente 2 anos de experiência em pesquisa pós-doutoral (acadêmica ou industrial).
- Experiência comprovada em um problema de biologia do câncer ou pesquisa translacional (capítulo de tese de doutorado, publicação revisada por pares ou cargo pós-doutoral/industrial).
- Experiência prática com dados de sequenciamento molecular (por exemplo, WGS, WES, RNA-seq, cfDNA), incluindo pipelines e análises de nível de produção.
- Experiência prática com IA generativa — modelos de linguagem grandes, modelos de fundação (por exemplo, modelos de linguagem genômica ou de proteínas) ou fluxos de trabalho agênticos aplicados a dados científicos ou clínicos.
- Proficiência em PyTorch e arquiteturas modernas de deep learning (transformers, mecanismos de atenção), com aplicação demonstrada de ML/DL a dados biológicos ou clínicos.
- Publicações revisadas por pares como primeiro autor ou co-primeiro autor em locais de machine learning (por exemplo, NeurIPS, ICML, ICLR) ou em periódicos de bioinformática/biologia computacional.
- Forte conhecimento em Python; confortável em Linux; proficiente com git e fluxos de trabalho colaborativos.
Qualificações Preferenciais
- Experiência em integração multi-ômica (genômica, transcriptômica, proteômica, metilação, etc.).
- Experiência em epigenética — análise de metilação de DNA, biologia da cromatina ou áreas relacionadas.
- Interesse em DNA livre de células, biópsia líquida e diagnósticos de câncer precoce de próxima geração.
- Interesse em desenvolvimento de algoritmos inovadores para extração de sinais biomédicos em dados de sequenciamento.
- Proficiência em plataformas de nuvem (AWS EC2, S3, HealthOmics) e containerização (Docker).
Demandas Físicas
- Esta função envolve principalmente trabalho sedentário em uma estação de trabalho de computador, incluindo longos períodos de digitação, leitura de telas e colaboração virtual ou presencial. A Caris oferece acomodações razoáveis para indivíduos qualificados com deficiência; candidatos que necessitam de acomodação durante o processo de candidatura ou entrevista são encorajados a contatar o RH da Caris.
Treinamento
Todo o treinamento específico do cargo, de segurança e de conformidade é atribuído com base nas funções do cargo associadas a este funcionário.
Outros
- Esta posição é presencial em Irving, TX. A equipe opera em um ciclo de pesquisa de iteração rápida que se beneficia da colaboração próxima e presencial.
- Assistência de realocação pode estar disponível para candidatos qualificados.
Condições de Emprego: O indivíduo deve concluir com sucesso o processo pré-emprego, que inclui verificação de antecedentes criminais, teste de drogas, verificação de crédito (aplicável a certas posições) e verificação de referências.
Esta descrição de cargo reflete a atribuição de funções essenciais pela gerência.
Nada nesta descrição de cargo restringe o direito da gerência de atribuir ou reatribuir deveres e responsabilidades a este cargo a qualquer momento.
Caris Life Sciences é um empregador com igualdade de oportunidades. Todos os candidatos qualificados receberão consideração para emprego sem distinção de raça, religião, cor, origem nacional, gênero, identidade de gênero, orientação sexual, idade, status como veterano protegido, entre outras coisas, ou status como indivíduo qualificado com deficiência.
Mais oportunidades com um só perfil
Quer aparecer para várias vagas sem repetir todo o processo? Crie seu perfil e seja encontrado pelas empresas que usam a Nort.
Criar meu perfil