Senior Associate Biomarker-Datenwissenschaftler

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🔥 vor 25 Minuten

🌐 Vereinigtes Königreich, Deutschland, +6 weitere Länder – Remote

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote 🇷🇴 Rumänien – Remote 🇷🇸 Serbien – Remote 🇱🇹 Litauen – Remote 🇵🇱 Polen – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Data Scientist

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit UK-Skilled-Worker-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 10%

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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Parexel

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1983

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

💰 Venture Round im 1990-01

Consulting • Healthcare • Logistics

Parexel gehört zu den weltweit größten Auftragsforschungsinstituten (CROs) und bietet umfassende Services für den gesamten klinischen Entwicklungsprozess von Phase I bis IV. Das Unternehmen ist spezialisiert auf Portfolio-Management, Studienmanagement, Regulatory-Strategie, Market Access und Lifecycle-Management für Biopharmazeutika. Ziel von Parexel ist es, lebensverändernde Arzneimittel mithilfe seiner klinischen, regulatorischen und therapeutischen Expertise schneller auf den Markt zu bringen. Mit einem globalen Team von über 21. 000 Fachkräften integriert Parexel Patientenperspektiven und innovative Studiendesigns, um Therapien in Indikationsgebieten wie Onkologie, Neurowissenschaften, seltene Erkrankungen und mehr zu entwickeln. Im Fokus stehen patientenzentrierte und effiziente klinische Studien.

Beschreibung

• Bestehende Analyse-Pipelines, interne R-Pakete und Berichtsvorlagen einschließlich interaktiver Tools zur Datenexploration ausführen, überwachen und pflegen • Über Git mit Branches, Pull Requests und Code-Reviews beitragen sowie Übergaben koordinieren • Den Datenfluss von Anfang bis Ende verwalten, einschließlich der Anforderung von Daten beim BDM, der Nachverfolgung der Bereitstellung, der Organisation von Daten auf internen Servern sowie der Pflege der Ordnerstruktur und der Dokumentation von Datenschnitten • Auf Anfrage Probenlisten für das Probenmanagement und andere Abteilungen erstellen und versenden • Mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zusammenarbeiten, um heterogene Formate für die laufende Übernahme von Biomarkerdaten in einheitliche Datenformate zu harmonisieren • Laufprotokolle pflegen und Ergebnisse anhand erwarteter Formate und Kennzahlen validieren • Sicherstellen, dass Rohdaten und verarbeitete Ergebnisse gemäß den Teamkonventionen gespeichert werden • Projekt- und Liefergegenstands-Tracker mit Status, Verantwortlichen, Fälligkeitsterminen, Abhängigkeiten und Links pflegen • Stakeholdern kompakte Transparenz über den aktuellen Stand bieten • Eine wiederverwendbare Bibliothek mit Claude-Code-Prompts, Snippets und Skills für häufige Aufgaben pflegen • Standards für KI-gestützte Workflows definieren, einschließlich Stil, Tests und Dokumentation • Eine grundlegende Unterstützung für konsistente KI-gestützte Coding-Workflows bereitstellen

🎯 Anforderungen

• Wohnsitz und Arbeitsberechtigung ausschließlich in einem der folgenden EMEA-Länder: Vereinigtes Königreich, Deutschland, Frankreich, Spanien, Rumänien, Serbien, Litauen oder Polen • Erfahrung mit Open-Source-Programmierung, beispielsweise in R, R Shiny und Bash • Erfahrung mit Versionskontrolltools wie Git • Erfahrung mit Claude Code und anderen KI-Tools • SQL, Datenbankdesign (PostgreSQL oder vergleichbar) und ETL-Pipelines • Grundkenntnisse in HTML/CSS/JavaScript • Vertrautheit mit den Grundlagen statistischer Modellierung (lineare/logistische Modelle, Überlebenszeitanalysen und Bewusstsein für multiples Testen) • Ausgeprägtes Qualitätskontroll- und Validierungsverständnis • Gute Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten • Bereitschaft, in einem dynamischen Umfeld mit hohem Arbeitstempo zu arbeiten • R/R/Python, R Shiny und Bash • Bachelorabschluss in Bioinformatik, Informatik, Computational Biology, Life Sciences oder einer verwandten Fachrichtung • Mindestens zwei Jahre Programmiererfahrung, vorzugsweise in der Verarbeitung molekularer Daten und/oder klinischer Studiendaten in der Biotechnologie-, Pharma- oder Gesundheitsbranche