Główny naukowiec, kierownik algorytmu

Czy masz motywację do uczestnictwa w dynamicznym, wielozadaniowym środowisku? Chcesz dołączyć do firmy, która inwestuje w swoich pracowników? Szukasz stanowiska, w którym będziesz mógł wykorzystać swoje umiejętności, jednocześnie stawiając czoła wyzwaniom i ucząc się?

Zachęcamy Cię do głębszego wykorzystania tej możliwości. Wierzymy w rozwój kariery i wzmacnianie pozycji naszych pracowników. Nie tylko zapewniamy trenerów kariery wewnętrznie, ale oferujemy wiele możliwości szkoleniowych, aby poszerzyć Twoją bazę wiedzy!

Oferujemy wysoce konkurencyjne korzyści dzięki różnorodnym opcjom HMO i PPO. Mamy dopasowanie firmy 401 tys. wraz z programem zakupu akcji pracowniczych. Zapewniamy zwrot kosztów czesnego, rozwój przywództwa, a nawet zapewniamy pracownikom 16 dni płatnego urlopu plus urlop.

Oferujemy kursy wellness i mamy bardzo zaangażowane grupy zasobów pracowniczych. Dołącz do zespołu Neo i bądź częścią naszej niesamowitej kultury światowej klasy! NeoGenomics poszukuje głównego naukowca, lidera algorytmów - klinicznej diagnostyki NGS, który chce się uczyć i kontynuować naukę, aby umożliwić naszej firmie rozwój.

To odległe stanowisko. Teraz, gdy już wiesz, czego szukamy w zakresie talentów, pozwól nam powiedzieć, dlaczego chcesz pracować w NeoGenomics: Jako pracodawca obiecujemy zapewnić Ci misję zorientowaną na cel, w ramach której będziesz miał możliwość ratowania życia poprzez poprawę opieki nad pacjentami dzięki wyjątkowej pracy, którą wykonujesz. Razem staniemy się wiodącym na świecie laboratorium referencyjnym ds. nowotworów.

Podsumowanie stanowiska: Jako główny naukowiec odpowiedzialny za algorytmy będziesz zapewniać kompleksowe kierownictwo naukowe i techniczne w zakresie algorytmów diagnostycznych NGS klasy klinicznej, ze szczególnym naciskiem na zastosowania w onkologii i biopsjach płynnych. Ta rola obejmuje projektowanie algorytmów, walidację analityczną, kontrolę projektu i gotowość do regulacji, z naciskiem na poprawę czułości, solidności i odtwarzalności w przypadku złożonych klas wariantów. Obowiązki: - Posiadanie pełnego cyklu życia klinicznych algorytmów NGS pod kontrolą projektu, w tym definicja wymagań, analiza ryzyka, identyfikowalność z oświadczeniami analitycznymi i ocena wpływu zmian w projekcie. - Projektowanie i prowadzenie zautomatyzowanych ram walidacji analitycznej obejmujących dokładność, precyzję, czułość/LOD, specyficzność, liniowość i odporność na SNV, indele, CNV, warianty strukturalne, fuzje genów i testy oparte na RNA. - Zdefiniuj modele błędów na poziomie algorytmu, budżety wydajności i kryteria akceptacji, wprowadzając systematyczne ulepszenia w wykrywaniu niskiego VAF, tłumieniu tła i łagodzeniu artefaktów specyficznych dla testu. - Ustanowienie statystycznie rygorystycznych podejść do konstrukcji zestawu prawdy, materiałów referencyjnych, mieszania in silico i generowania danych syntetycznych w celu wsparcia skalowalnej i powtarzalnej walidacji. - Pełnić funkcję ostatecznego autorytetu technicznego w zakresie zmian algorytmów, w tym zakresu ponownej walidacji, strategii dokumentacji i wpływu przepisów. - Kierowanie rozwojem i optymalizacją algorytmów wywoływania wariantów i ekstrakcji sygnałów do testów opartych na DNA i RNA, w tym ultragłębokiego sekwencjonowania i trudnych regionów genomowych. - Opracuj i śledź metryki kontroli jakości oparte na NGS na poziomie odczytu, cząsteczki, próbki i testu (np. pokrycie, jednorodność, wydajność duplikacji/UMI, poziomy błędów, zanieczyszczenie, profile szumu) w celu monitorowania wydajności i stabilności analitycznej. - Zastosuj modelowanie probabilistyczne, wnioskowanie bayesowskie i uczenie maszynowe, aby poprawić czułość i swoistość, zachowując jednocześnie interpretowalność i obronę regulacyjną. - Opracowanie głównego algorytmu do profilowania guzów litych i nowotworów hematologicznych, w tym przypadków użycia biopsji tkanek i cieczy. - Sprostanie wyzwaniom związanym z DNA/RNA o niskim poziomie wejściowym, fragmentacją cfDNA i wariantami o ultraniskiej częstotliwości alleli. - Przekłada zachowanie algorytmów i wydajność kontroli jakości na jasne, możliwe do przetestowania twierdzenia analityczne zgodne z oczekiwaniami CLIA, CAP, FDA, NYDoH, CLSI i MolDx. - Autor i przegląd komponentów algorytmów raportów z walidacji, dokumentacji historii projektowania i zgłoszeń regulacyjnych.

Wykształcenie, doświadczenie i kwalifikacje: - Doktorat z bioinformatyki, biologii obliczeniowej, informatyki, statystyki lub pokrewnej dziedziny ilościowej. - Ponad 8 lat doświadczenia w opracowywaniu algorytmów do klinicznej diagnostyki NGS, najlepiej w onkologii. - Głęboka wiedza specjalistyczna w zakresie analizy SNV/indel, CNV, SV, fuzji i RNA, wskaźników NGS QC, modelowania statystycznego i oceny wydajności analitycznej. - Wykazano, że jest liderem w zakresie walidacji analitycznej i składania wniosków regulacyjnych (CLIA, CAP, FDA, NYDoH, MolDx). - Praktyczne doświadczenie w stosowaniu metod AI/ML do danych NGS lub opracowywania biomarkerów. - Biegła umiejętność programowania w Pythonie i R; dobre zrozumienie orkiestracji przepływu pracy i automatyzacji walidacji. - Solidny dorobek publikacyjny lub prezentacyjny z zakresu genomiki obliczeniowej lub diagnostyki NGS. - Doświadczenie w budowaniu wysoce zautomatyzowanych procesów walidacyjnych opartych na kontroli jakości i rygorystycznych kontrolach statystycznych. - Znajomość dowodów płatnika i względów refundacyjnych w diagnostyce molekularnej. Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/principal-scientist-algorithm-lead-neogenomics-laboratories