Salario negociable
iSoftTek Solutions Inc
North Chicago, IL, USA
Científico de Datos II – Clínico – Buscando solo W2 Ubicación: North Chicago, IL Duración: 12 Meses Tipo de contrato: W2 Habilidades principales: AWS Cloud Formation, R, Análisis de Datos, Python, SQL Título del puesto: Científico de Datos Computacional Buscamos un científico de datos altamente motivado y ambicioso para unirse a nuestro equipo de Ciencias Cuantitativas, Traductivas y ADME (QTAS) en North Chicago, IL. La organización QTAS apoya la línea de descubrimiento y clínica temprana mediante la investigación mecanicista de cómo las moléculas de fármacos son absorbidas, distribuidas, excretadas, metabolizadas y transportadas a través del cuerpo para predecir la duración e intensidad de la exposición y la acción farmacológica de los candidatos a fármacos en humanos. Los flujos de trabajo digitales, sistemas, infraestructura de TI y ciencias computacionales son componentes críticos y en crecimiento dentro de la organización para ayudar a entregar resultados vitales en la etapa temprana del pipeline. Este puesto específico está diseñado para actuar como SME (experto en el área temática) en ciencia de datos dentro de la organización técnica de QTAS. Para este puesto, el candidato seleccionado deberá tener una sólida formación en ciencia de datos y ciencias de la computación, con énfasis en apoyar, desarrollar e implementar soluciones de TI para sistemas de laboratorio, así como en utilizar métodos computacionales. El candidato debe poseer un profundo conocimiento en IA/ML, con enfoque tanto en técnicas de aprendizaje supervisado (como redes neuronales, árboles de decisión) como no supervisado (tales como agrupamiento, PCA). Debe ser hábil en aplicar estos métodos a grandes conjuntos de datos para modelado predictivo; en este contexto, propiedades de fármacos y patrones de descubrimiento en conjuntos de datos ADME. Es esencial la competencia en validación de modelos, optimización e ingeniería de características para garantizar precisión y solidez en las predicciones. El puesto requiere colaboración efectiva con equipos interdisciplinarios para integrar los conocimientos de IA en los procesos de desarrollo de fármacos. Se requieren sólidas habilidades de comunicación para transmitir conceptos complejos de IA/ML a una audiencia diversa. Responsabilidades clave: Brindar soporte centrado en el negocio de sistemas y plataformas de TI para apoyar nuestras operaciones y procesos científicos. Desarrollar, implementar, solucionar problemas y brindar soporte de forma independiente a soluciones para la infraestructura digital y flujos de trabajo dentro de QTAS, incluyendo soluciones personalizadas de plataformas/codificación, herramientas de visualización, integración de nuevo software/hardware, y análisis y soporte en solución de problemas. Liderar el análisis de grandes conjuntos de datos relacionados con ADME, contribuyendo a la comprensión y optimización de las propiedades de absorción, distribución, metabolismo y excreción de fármacos. Aplicar herramientas computacionales y técnicas de aprendizaje automático/profundizado para analizar e interpretar datos biológicos complejos relevantes para el descubrimiento de fármacos. Desarrollar modelos predictivos y algoritmos para identificar candidatos a fármacos con propiedades ADME deseables. Colaborar con equipos de ciencias biológicas y descubrimiento de fármacos para integrar conocimientos computacionales en estrategias prácticas de desarrollo de fármacos. Comunicar hallazgos y aportes estratégicos a equipos multifuncionales, incluyendo grupos de Ciencia Traductiva, Medicina y Desarrollo Tardío. Calificaciones: Título universitario (Licenciatura o Maestría) en Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Química Computacional o disciplina relacionada, generalmente con 5 a 10 años (Licenciatura) o 2 a 5 años (Maestría) de experiencia en la industria. Pasión por el análisis de datos, la resolución de problemas técnicos y la aplicación de nuevas tecnologías para avanzar en objetivos científicos. Alta competencia en programación (por ejemplo, SQL, Python, R, MATLAB), tecnologías de bases de datos (Oracle, mySQL, bases de datos relacionales; bases de datos gráficas son un plus), aprendizaje automático/profundizado (arquitecturas de redes son un plus), técnicas de reducción de dimensionalidad (por ejemplo, PCA) y posibles suites de software de quimioinformática. Experiencia demostrada en el análisis y visualización de grandes conjuntos de datos. Se valora la competencia en cualquiera de las siguientes tecnologías: Python (incluyendo librerías como Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh), JavaScript, Julia, Java/Scala o R (incluyendo Shiny). Capacidad para trabajar cómodamente en entornos computacionales en la nube y de alto rendimiento (por ejemplo, AWS y Oracle Cloud). Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para trabajar eficazmente en equipos interdisciplinarios. Conocimiento del proceso de I+D farmacéutico y de los desafíos en el descubrimiento de fármacos es preferido. Demostrada capacidad para trabajar en entornos de equipo; habilidad para trabajar bien en un entorno colaborativo y acelerado. Excelentes habilidades orales y escritas, y capacidad para transmitir conceptos relacionados con TI a científicos multidisciplinarios. Comprensión teórica y práctica completa de su propia disciplina científica. Antecedentes y/o experiencia en los campos de biotecnología, farmacéutica, biología o química es preferido. Competencias clave de liderazgo: Construye fuertes relaciones con colegas y de forma transversal con socios externos al equipo para permitir un mayor rendimiento. Aprende rápido, comprende la "esencia" y puede cambiar de rumbo rápidamente cuando sea necesario. Eleva el nivel y nunca se conforma con el estado actual. Crea un entorno de aprendizaje, abierto a sugerencias y experimentación para mejorar. Acepta las ideas de otros, fomenta la innovación y gestiona la innovación hacia la realidad. Por favor, comparta su currículum a srikar@isofttekinc.com