Starszy analityk danych - genetyka statystyczna

O RelationRelation to firma TechBio, która definiuje sektor i opracowuje leki transformacyjne, których 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.

SzansaRelation oferuje specjalistom ds. danych/starszym naukowcom wyjątkową możliwość wspierania i kształtowania wysiłków w zakresie statystyki i genomiki populacji w celu przyspieszenia identyfikacji celów i walidację w wielu obszarach terapeutycznych. Będziesz pracować z wielkoskalowymi zasobami genetyki człowieka (np. biobankami i kohortami populacji), danymi wygenerowanymi wewnętrznie i stosować najnowocześniejsze metodologie genetyki statystycznej w celu generowania praktycznych spostrzeżeń. Będziesz działać na styku genetyki człowieka, biologii obliczeniowej i uczenia maszynowego, tłumacząc dowody genetyczne i multiomiki na ramy ustalania priorytetów celów i hipotezy mechanistyczne.

Będziesz odgrywać kluczową rolę w opracowywaniu solidnych, skalowalnych potoków analiz i zapewnianiu uwzględnienia spostrzeżeń genetycznych w procesie decyzyjnym w całej organizacji. Codziennie będziesz wykonywać analizy statystyczne i analizy genomiki populacji przy użyciu wielkoskalowych zbiorów danych w celu wspierania odkrywania i walidacji obiektów docelowych. Projektowanie i wdrażanie metodologii genetyki statystycznej do ustalania priorytetów celów, w tym podejść wykorzystujących GWAS, dokładne mapowanie, kolokalizację, MR, ryzyko poligenowe, analizy rzadkich wariantów i analizy funkcjonalne adnotacja.Opracuj skalowalne procesy obliczeniowe na potrzeby powtarzalnej analizy genetycznej, umożliwiające niezawodne i wydajne dostarczanie danych w wielu programach.Integruj dowody genetyczne człowieka ze zbiorami danych multiomicznych (np. transkryptomika, proteomika), aby odkryć mechanizmy chorobowe i nadać priorytet celom, które można podjąć. Ściśle współpracuj z zespołami eksperymentalnymi, translacyjnymi i ML, aby weryfikować hipotezy, interpretować ustalenia i kierować dalszym procesem decyzyjnym.Jasno i pewnie przekazuj wyniki wewnętrznym interesariuszom, w tym przedstawianie metod, wyników, zagrożeń/ograniczeń i zaleceń.Wkładaj wkład w publikacje, komunikaty naukowe i dokumentację projektową, wspierając doskonałość naukową i widoczność na zewnątrz.Zawodowo będziesz mieć doktorat z genetyki statystycznej, genomiki, biologii obliczeniowej, bioinformatyki lub pokrewnej dziedziny ilościowej.Pożądane jest doświadczenie po doktoracie, najlepiej obejmujące czas w przemyśle, biotechnologii lub środowisku farmaceutycznym.Głęboka wiedza fachowa w zakresie genetyki statystycznej i genomiki populacji, w tym doświadczenie z wielkoskalowe zbiory danych genetycznych człowieka i analizy po GWAS.

Wysoka biegłość w języku Python (preferowany) i R, z doświadczeniem w pracy w środowiskach obliczeniowych o wysokiej wydajności. Możliwość niezależnego działania, zapewniania wiedzy technicznej i prowadzenia projektów od koncepcji po dostawę. Dodatkowe doświadczenie: Znajomość transkryptomiki pojedynczych komórek lub zbiorów danych pochodzących od pacjentów.

Doświadczenie w pracy w zespołach interdyscyplinarnych w biotechnologii lub farmacji. Znajomość technik uczenia maszynowego stosowanych w biologii dane.Zrozumienie kompleksowego procesu odkrywania leków oraz sposobu, w jaki dowody genetyczne wpływają na podejmowanie decyzji.Osobiście: czujesz się komfortowo pracując w złożonym środowisku, równoważąc wielu interesariuszy i skutecznie wnosząc wkład w zespołach.Przejmuj odpowiedzialność za swoją pracę, aktywnie szukaj możliwości wniesienia wkładu i umożliwiaj innym jak najlepsze wykonywanie pracy.Komunikuj się otwarcie i bezpośrednio, konstruktywnie przekazuj i przyjmuj informacje zwrotne oraz podchodź do trudnych rozmów z szacunkiem.Aktywnie poszukuj różnorodnych perspektyw, buduj silne relacje robocze i przyczyniaj się do osiągania wspólnych celów Zespoły.Podejmuj wyzwania z otwartością i odpornością, wyznaczaj sobie wysokie standardy i dąż do osiągania znaczących wyników.Styl i kultura pracy w RelationAt Relation działa w matrycowym, interdyscyplinarnym środowisku, w którym wpływ opiera się na współpracy w dziedzinach naukowych, technicznych i operacyjnych. 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 więcej ofert pracy dla osób anglojęzycznych w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow