Analityk danych - genomika obliczeniowa, 12-miesięczna FTC

Stanowisko Tytuł Specjalista ds. danych w dziedzinie genomiki obliczeniowej/modelowania DNA, 12 mln FTCAO RelationRelation to firma TechBio definiująca sektor, opracowująca leki transformacyjne, której podstawą jest technologia. Naszą ambicją jest zrozumienie biologii człowieka w bezprecedensowy sposób i odkrycie terapii pozwalających leczyć niektóre z najbardziej wyniszczających chorób. Wykorzystujemy multiomikę pojedynczych komórek z tkanki pacjenta, testy funkcjonalne i uczenie maszynowe, aby pogłębiać wiedzę na temat chorób, od przyczyny do wyleczenia.

Szybko się skalujemy i budujemy zespół wyjątkowych osób, aby przesuwać granice odkrywania leków. Będziesz pracować w wysoce interdyscyplinarnych zespołach, w których biologia, obliczenia i inżynieria łączą się, aby rozwiązywać złożone problemy, które nie zostały wcześniej rozwiązane. Nasze najnowocześniejsze mokre i suche laboratoria w sercu Londynu zostały zaprojektowane tak, aby przyspieszyć tę integrację i przełożyć wiedzę na wpływ.

Zależy nam na budowaniu zróżnicowanych i włączających zespołów. Relation jest pracodawcą zapewniającym równe szanse i nie dyskryminuje ze względu na płeć, orientację seksualną, stan cywilny lub związek partnerski, zmianę płci, rasę, kolor skóry, narodowość, pochodzenie etniczne lub narodowe, religię lub przekonania, niepełnosprawność lub wiek. Dołączając do Relation, pomożesz określić, w jaki sposób odkrywane są leki i wywierać znaczący wpływ na pacjentów.

Możliwość Jest to wyjątkowa szansa dla analityka danych na wypełnienie luki między genomiką obliczeniową a uczeniem maszynowym na dużą skalę. Działając na interfejsie genomika-ML, będziesz kształtować nasze wysiłki w zakresie genomiki obliczeniowej, aby przyspieszyć identyfikację i walidację celów w różnych obszarach terapeutycznych, wykorzystując wielkoskalowe zasoby genetyki człowieka - odkrycia genetyczne, biobanki, OMIC, atlasy pojedynczych komórek i inne wewnętrzne zbiory danych - w celu uzyskania przydatnej wiedzy. Budując, udoskonalając i wdrażając najnowocześniejsze metody skoncentrowane na uczeniu maszynowym, będziesz informować o solidnych ramach funkcjonalnego ustalania priorytetów, hipotezach mechanistycznych i podejmowaniu strategicznych decyzji w całej organizacji.

Codziennie będziesz: stosować, budować, udoskonalać i integrować modele statystyczne, aby uzyskać wgląd w genomikę, transkryptomię i inne zbiory danych OMIC oraz wspierać odkrywanie i walidację celów. Pracować międzyfunkcyjnie na interfejsie ML-genetics, aby identyfikować możliwości, rozwiązywać problemy i wdrażać rozwiązania dla wspólnych wglądZintegruj dowody genetyczne człowieka ze zbiorami danych OMIC (np. transkryptomika, proteomika), aby odkryć mechanizmy choroby i nadać priorytet celom, które można podjąć. Opracuj skalowalne przepływy pracy obliczeniowe na potrzeby powtarzalnych analiz w ramach istniejącego stosu Relation. Ściśle współpracuj z badaczami eksperymentalnymi i zajmującymi się uczeniem maszynowym, aby weryfikować hipotezy, interpretować wyniki i kierować dalszymi badaniami.

Jasno przekazuj ustalenia wewnętrznym interesariuszom, w tym przedstawiając metody, wyniki i zalecenia. Współtwórz publikacje, naukowe komunikacja i dokumentacja projektowa, wspierające doskonałość naukową i widoczność na zewnątrz. Zawodowo będziesz mieć doktorat z genetyki statystycznej, genomiki, biologii obliczeniowej, uczenia maszynowego, bioinformatyki lub pokrewnej dziedziny ilościowej.

Znajomość technik uczenia maszynowego stosowanych do danych biologicznych Doświadczenie w genomice ilościowej, statystyce, bioinformatyce lub multiomicznej analizie danych. Biegłość w języku Python (preferowany) lub R oraz znajomość wysokowydajnych środowisk obliczeniowych, wspólnego kodowania i kontroli wersji (np. git)Dodatkowe doświadczenie: Znajomość transkryptomiki pojedynczych komórek lub zbiorów danych pochodzących od pacjentów.Doświadczenie w pracy w zespołach interdyscyplinarnych/macierzowych w środowisku biotechnologicznym lub farmaceutycznym.Zrozumienie kompleksowego procesu odkrywania leków i tego, w jaki sposób dowody genetyczne wpływają na podejmowanie decyzji.Osobiście: Dobrze czujesz się w pracy w złożonym środowisku, równoważąc wielu interesariuszy i skutecznie wnosząc wkład w zespołach.Przejmij odpowiedzialność za swoją pracę, aktywnie szukaj możliwości wniesienia wkładu i umożliwiaj innym jak najlepszą pracę. Komunikuj się otwarcie i bezpośrednio, konstruktywnie przekazuj i przyjmuj informacje zwrotne oraz traktuj trudne rozmowy z szacunkiem.

Aktywnie poszukuj różnorodnych perspektyw, buduj silne relacje robocze i przyczyniaj się do osiągania wspólnych celów w zespołach. Podejmuj wyzwania z otwartością i odpornością, wyznaczaj sobie wysokie standardy i staraj się dostarczać znaczące wyniki. Styl i kultura pracy w RelationAt Relation działa w matrycowym, interdyscyplinarnym środowisku, w którym wpływ jest napędzany poprzez współpracę na płaszczyźnie naukowej, technicznej i operacyjnej domeny.

Współpracujemy, a Ty będziesz współpracować z kolegami z wielu zespołów i projektów, wnosząc swoją wiedzę specjalistyczną, dostosowując się do wspólnych priorytetów firmy. Współpracujemy i razem wygrywamy!Pacjent czeka!AGENCJE REKRUTACYJNE: Informujemy, że Relation nie przyjmuje niezamówionych CV od agencji. Życiorysów nie należy przesyłać do naszych pseudonimów służbowych ani pracowników. Relation nie będzie ponosić żadnych opłat związanych z niechcianymi CV.

Relation jest pracodawcą zapewniającym równe szanse. Znajdź pracę w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow