Senior Manager (m/w/d) für Qualitätsanalytik in Forschung und Entwicklung sowie Portfolio-Insights

🕒 vor 1 Tag

🌐 Schweiz, Vereinigtes Königreich, +1 weitere Länder – Remote

🇨🇭 Schweiz – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

💵 CHF141.800 - CHF177.300 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

👔 Manager

👻 Geisterscore 0%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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BeOne Medicines

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 2010

🧬 Biotechnologie

🏥 Gesundheitswesen

💊 Pharmazie

Biotechnology • Healthcare • Pharmaceuticals

BeOne Medicines ist ein globales Onkologieunternehmen mit Sitz in der Schweiz, das innovative Therapien entdeckt und entwickelt, die für Krebspatientinnen und -patienten weltweit erschwinglicher und besser zugänglich sind. Mit einem Portfolio, das Hämatologie und solide Tumoren abdeckt, beschleunigt BeOne die Entwicklung seiner vielfältigen Pipeline neuartiger Therapeutika durch interne Kompetenzen und Kooperationen. Mit einem globalen Team von mehr als 11.000 Mitarbeitenden auf sechs Kontinenten setzt sich das Unternehmen dafür ein, den Zugang zu Arzneimitteln für deutlich mehr Patientinnen und Patienten, die sie benötigen, grundlegend zu verbessern.

Beschreibung

• Zusammenarbeit mit der Leitung der R&D-Qualität sowie Stakeholdern aus GCP, GVP, GLP und GCLP zur Identifizierung vorrangiger Qualitätsfragen, neu auftretender Risiken, Lücken in der Überwachung und Möglichkeiten für Interventionen • Anwendung von Qualitäts-, regulatorischem, wissenschaftlichem und operativem Kontext auf analytische Methoden • Durchführung studien-, programm-, anbieter- und prozessübergreifender Analysen zur Identifizierung systemischer Risiken und Risiken auf Portfolioebene • Entwicklung und Pflege von Qualitätsindikatoren, kritischen Qualitätsfaktoren, Qualitätstoleranzgrenzen, Risikoindikatoren, Schwellenwerten, Eskalationskriterien und Methoden zur Portfolioüberwachung • Integration und Analyse klinischer Daten sowie von Sicherheits-, Pharmakovigilanz-, Labor-, Monitoring-, Audit-, Inspektions-, Anbieter-, System- und Qualitätsdaten • Entwicklung von Analysen für die Auditplanung, Risiken für Patientensicherheit und Probandenschutz sowie die Überwachung von GLP/GCLP und GVP • Übersetzung der Anforderungen der R&D-Qualität und des Geschäfts in analytische Ziele, Datenanforderungen, Spezifikationen, Abnahmekriterien, Implementierungspläne und Ergebnisse • Konzeption, Entwicklung, Prüfung, Implementierung und Pflege von Statistikpaketen, Analyseanwendungen, Dashboards, automatisierten Workflows, Prognosemodellen und Tools zur Entscheidungsunterstützung • Einsatz von Automatisierung, Machine Learning, Natural Language Processing, generativer KI und neuen Methoden, sofern sie zweckgeeignet sind • Durchführung von Datenprofiling, Mapping, Bereinigung, Transformation, Abstimmung und Ursachenanalysen • Steuerung analytischer und KI-gestützter Lösungen durch Dokumentation des vorgesehenen Verwendungszwecks, Datenherkunft, Tests, Validierung oder Qualitätssicherung, Zugriffskontrollen, Versionsverwaltung, Änderungsmanagement, menschliche Prüfung, Erklärbarkeit, Leistungsüberwachung und Stilllegungsplanung • Pflege technischer und qualitätsbezogener Dokumentation für Reproduzierbarkeit, Rückverfolgbarkeit, Inspektionsbereitschaft und Zweckgeeignetheit • Erstellung managementgerechter Visualisierungen, Qualitätsdarstellungen, Risikozusammenfassungen und Empfehlungen • Unterstützung des Quality Management Reviews, der Qualitätsüberwachung des Portfolios, der RBQM-Governance, der Auditplanung, der Inspektionsbereitschaft, der Anbieterüberwachung, der Überwachung computergestützter Systeme und der kontinuierlichen Verbesserung • Zusammenarbeit mit den Teams für Clinical Operations, klinische Entwicklung, Datenmanagement, Biometrics, Medical Monitoring, Pharmakovigilanz, Regulatory Affairs, Labor, RBQM, Audit, Technologie, Data Engineering und Plattformen • Leitung oder Koordination von Analytics-Workstreams – von der Problemdefinition über Entwicklung, Tests, Implementierung, Einführung und Überwachung bis zur Realisierung des Nutzens • Laufende Beobachtung globaler regulatorischer Erwartungen in Forschung und Entwicklung, von Branchenpraktiken, statistischen Methoden, Prinzipien verantwortungsvoller KI und neuen Technologien

🎯 Anforderungen

• Erfahrung in der Pharmaindustrie, Biotechnologie, klinischen Forschung, Gesundheitsversorgung oder einem anderen regulierten Umfeld der Life-Sciences-Branche • Nachweisliche Kenntnisse in R&D-Qualität, klinischer Qualität, Qualitätssicherung, Compliance, Risikomanagement oder regulierten Forschungs- und Entwicklungsprozessen • Sehr gute praktische Kenntnisse der GCP- und ICH-Anforderungen • Kenntnisse oder Erfahrung in GVP, GLP, GCLP, Datenintegrität, Computerized-System-Assurance und globalen Anforderungen an die R&D-Qualität • Erfahrung mit strukturierten und unstrukturierten Daten, Data Mapping, Datenbereinigung, Abstimmung, Transformation, Datenmodellierung, automatisierten Qualitätsprüfungen und Datenpipelines • Erfahrung in der Anwendung statistischer Analysen, zentraler statistischer Überwachung, Anomalieerkennung, Prognoseverfahren, prädiktiver Modellierung, Machine Learning, Natural Language Processing, generativer KI oder verwandter Methoden • Fähigkeit, komplexe Prozesse der R&D-Qualität und operative Abläufe in skalierbare technische Lösungen zu überführen • Fähigkeit, technische Erkenntnisse verständlich an nichttechnische Stakeholder zu vermitteln • Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung mit R oder Python • Erfahrung mit Power BI oder vergleichbaren Plattformen für Visualisierung und Business Intelligence • Erfahrung mit APIs, Data Warehouses, Cloud-Plattformen, ETL-/ELT-Workflows, Git oder vergleichbaren Tools zur Versionsverwaltung sowie Umgebungen für die analytische Entwicklung • Sicherer Umgang mit Microsoft-Office-Anwendungen • Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikations-, Präsentations- und Sozialkompetenz • Fähigkeit zur Zusammenarbeit in globalen, funktionsübergreifenden Teams aus den Bereichen Klinik, Sicherheit, Forschung, Qualität, Daten und Technik • Fähigkeit, sensible oder vertrauliche Informationen gemäß den geltenden Anforderungen zu verarbeiten • Eine direkte Personalverantwortung ist nicht erforderlich; möglich sind jedoch technische Leitung, Coaching und fachliche Arbeitsanweisungen

🏖️ Vorteile

• Chancengleichheit bei der Beschäftigung • Reisebereitschaft von bis zu 20 % kann erforderlich sein