Estados Unidos
B&A
Formation Bio
Diretor Associado/Diretor, Ciência de Dados, IA em EHR
Estados Unidos
Boston, Massachusetts, United States · New York, New York, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
SOBRE A FORMATION BIO
A Formation Bio é uma empresa farmacêutica impulsionada por tecnologia e IA, diferenciada pelo desenvolvimento de medicamentos radicalmente mais eficiente.
Os avanços em IA e na descoberta de medicamentos estão criando mais candidatos a fármacos do que a indústria consegue processar devido ao alto custo e ao tempo dos ensaios clínicos. Reconhecendo que esse gargalo de desenvolvimento pode, em última análise, limitar o número de novos medicamentos que chegam aos pacientes, a Formation Bio, fundada em 2016 como TrialSpark Inc., construiu plataformas tecnológicas, processos e capacidades para acelerar todos os aspectos do desenvolvimento de medicamentos e ensaios clínicos. A Formation Bio faz parcerias, adquire ou licencia medicamentos de empresas farmacêuticas, organizações de pesquisa e biotechs para desenvolver programas além da prova de conceito clínica e além, ajudando, em última análise, a levar novos medicamentos aos pacientes. A empresa conta com o apoio de investidores de todo o setor farmacêutico e tecnológico, incluindo a16z, Sequoia, Sanofi, Thrive Capital, John Doerr, Spark Capital, SV Angel Growth e outros.
Você pode ler mais nos links a seguir:
- Nossa Visão para IA na Indústria Farmacêutica formation.bio/blog/our-vision-for-ai-in-pharma
- Nosso Portfólio Atual de Medicamentos formation.bio/licensing-and-pipeline
- Nossa Tecnologia e Plataforma formation.bio/technology
Na Formation Bio, nossos valores são a força motriz por trás de nossa missão de revolucionar a indústria farmacêutica. Cada equipe e indivíduo na empresa compartilha esses mesmos valores, e cada equipe e indivíduo desempenha um papel fundamental em nossa missão de levar novos tratamentos aos pacientes de forma mais rápida e eficiente.
Sobre a Posição
Como Diretor Associado ou Diretor liderando a equipe de IA em EHR dentro da área de Ciência de Dados na Formation Bio, você construirá e liderará nossa capacidade de aprender com dados do mundo real (RWD): registros eletrônicos de saúde (EHR), juntamente com dados de sinistros e outras fontes do mundo real. Seus modelos transformarão dados longitudinais de pacientes em evidências do mundo real (RWE) que moldam quais medicamentos adquirimos, quais indicações buscamos e como projetamos os ensaios. Você definirá a direção técnica para machine learning em EHR e outros dados do mundo real, incluindo a avaliação e adaptação de modelos de base de EHR, e a aplicará às questões que movem nosso portfólio: quais medicamentos aprovados alteram o curso da doença, quais pacientes progridem e quando, e como uma população de ensaio provavelmente responderá. Você trabalhará com dados longitudinais de EHR em larga escala de sistemas de saúde, vinculados a sinistros, notas clínicas e imagens, juntamente com dados genéticos e moleculares em escala de biobanco.
Você se reportará ao VP de Ciência de Dados e fará parceria principalmente com Desenvolvimento de Negócios e P&D; no lado tecnológico, você trabalhará em estreita colaboração com Engenharia e Produto. Esta função é responsável pela modelagem, pelos padrões científicos e pela tradução dos resultados em decisões. O candidato ideal construiu e validou modelos em dados de EHR e sinistros, conhece os dados o suficiente para antecipar onde eles podem induzir ao erro e pode explicar o que um modelo significa para um negócio ou um ensaio para executivos e médicos.
Sobre Você
Responsabilidades
- Liderar a equipe de IA em EHR dentro da Ciência de Dados: definir a estratégia técnica, contratar e desenvolver a equipe e ser responsável pela entrega de acordo com as prioridades do portfólio
- Construir e validar modelos preditivos em dados longitudinais de EHR e sinistros (progressão da doença, resultados de tempo até o evento, resposta ao tratamento em nível de paciente) com projetos de avaliação que se sustentem sob mudanças temporais e entre locais
- Avaliar, adaptar e ajustar modelos de base de EHR para representação de pacientes e determinar onde eles superam as linhas de base mais simples
- Combinar modelagem preditiva com abordagens causais, como a emulação de ensaios-alvo, para identificar medicamentos aprovados que modificam o curso da doença, gerando candidatos para reposicionamento e expansão de indicação
- Entregar análises rápidas e rigorosas de EHR e RWE para diligência de Desenvolvimento de Negócios e programas de P&D: definição e viabilidade de coorte, história natural, segmentação de pacientes e suporte ao design de endpoints e ensaios
- Fazer parceria com Engenharia e Produto para transformar protótipos em capacidades reutilizáveis e de autoatendimento, e com parceiros de dados na seleção de conjuntos de dados e adequação ao uso
- Definir padrões para definição de fenótipo, validação e reprodutibilidade em todo o trabalho de EHR e RWD
Requisitos mínimos
Qualificações Necessárias
- Doutorado em ciência da computação, informática biomédica, estatística, epidemiologia ou área quantitativa relacionada (necessário)
- 5+ anos de experiência na indústria ou pesquisa construindo modelos de machine learning em dados de EHR, incluindo sinistros vinculados ou outros dados do mundo real, com resultados comprovados: publicações revisadas por pares, modelos implantados ou desempenho validado externamente
- 2+ anos de gestão de pessoas, liderando cientistas de dados ou pesquisadores de ML como subordinados diretos
- Conhecimento prático de como os dados de EHR e sinistros são gerados e estruturados: encontros, diagnósticos, procedimentos, medicamentos, exames laboratoriais, sinais vitais, notas clínicas, períodos de cobertura e registros de reembolso, juntamente com práticas de codificação, dados ausentes e variações entre locais, pagadores e países
- Fluência em vocabulários clínicos e modelos de dados comuns, incluindo ICD-10 e suas modificações nacionais, SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ATC, sistemas de codificação de procedimentos e o OMOP CDM
- Familiaridade com usos comuns de dados de EHR e RWE no desenvolvimento de medicamentos: fenotipagem e definição de coorte, viabilidade e elegibilidade de ensaios, história natural, previsão de resultados, braços de controle externos, eficácia comparativa e detecção de sinais de segurança
- Proficiência prática em Python e frameworks modernos de ML; você pode revisar código e executar experimentos por conta própria
- Alto conforto com LLMs, incluindo agentes de codificação, como parte do seu trabalho diário
- Fortes habilidades de comunicação com públicos clínicos, científicos e executivos
Qualificações Preferenciais
- Experiência em pré-treinamento, ajuste fino ou benchmarking rigoroso de modelos de base de EHR ou abordagens baseadas em LLM para linhas do tempo de pacientes
- Inferência causal em dados de saúde observacionais: emulação de ensaios-alvo, métodos de escore de propensão, variáveis instrumentais, estimadores duplamente robustos ou baseados em ML
- Uso de LLMs para texto clínico, como fenotipagem ou extração de informações de notas clínicas
- Experiência com ferramentas OHDSI e estudos de rede, ou com grandes recursos vinculados de EHR e biobancos (por exemplo, All of Us, UK Biobank)
- Histórico de modelos de EHR que influenciaram aquisições, licenciamentos, design de ensaios ou decisões regulatórias
- Exposição à economia da saúde e pesquisa de resultados (HEOR)
--------------------------------------------------------------------------------
Faixa de Remuneração Total: Diretor Associado $213,500 - $267,000; Diretor $245,500 - $307,000
Remuneração A remuneração individual é determinada por vários fatores, incluindo o escopo da função, localização geográfica e habilidades e experiência. Sua oferta refletirá onde você se enquadra na faixa com base nessas considerações. Além do salário base, oferecemos participação acionária (equity), benefícios abrangentes e vantagens generosas. Se a faixa publicada não corresponder às suas expectativas, ainda assim encorajamos você a se candidatar!
Onde Contratamos A Formation Bio prioriza a contratação em polos principais, principalmente nas áreas metropolitanas de Nova York e Boston, com um modelo híbrido que exige 3 dias por semana no escritório. Candidatos do Research Triangle (NC) e da área da Baía de São Francisco também podem ser considerados. Por favor, candidate-se apenas se você residir nesses locais ou estiver disposto a se mudar.
Igualdade de Oportunidades A Formation Bio está comprometida em construir uma equipe diversa e inclusiva. Somos um empregador que oferece igualdade de oportunidades e recebemos candidatos de todas as origens. Todos os candidatos qualificados receberão consideração para emprego sem distinção de raça, cor, credo, religião, origem nacional, ancestralidade, sexo (incluindo gravidez, parto, amamentação e condições médicas relacionadas), identidade ou expressão de gênero, orientação sexual, idade, deficiência, informações genéticas, estado civil, status militar ou de veterano, ou qualquer outra característica protegida por lei federal, estadual ou local.
--------------------------------------------------------------------------------
Observamos um aumento em golpes de falsificação de recrutamento em todo o setor, onde perfis falsos se passam por recrutadores com o objetivo de enganar candidatos para que compartilhem informações pessoais e financeiras por meio de entrevistas e ofertas de emprego ilegítimas. Todas as comunicações de recrutamento legítimas da Formation Bio virão de um endereço de e-mail @formation.bio. Se você receber contato de alguém que afirma trabalhar na Formation Bio por meio de qualquer outro domínio ou canal, por favor, desconsidere e não compartilhe nenhuma informação pessoal.
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