生物统计与数据科学专家 (临床前研发方向)

职位概述

我们正在寻找一位在临床前研发阶段发挥关键作用的生物统计与数据科学专家。您不仅需要运用统计方法为早期药物发现（如药效评估、生物标志物探索）提供深度分析，还将作为桥梁，负责将多源异构的临床前数据有效整合至公司AI平台，并协作开发数据驱动的研发新工具与洞见。

核心职责

1. 临床前生物数据的管理与深度统计分析

· 数据策略与管理：负责建立和维护类器官临床前研究阶段（体外、体内实验）生物数据的管理流程与标准，确保数据质量、一致性与可追溯性。
· 统计设计与分析：参与早期研究方案设计，提供统计支持（如样本量估算、随机化方案）。独立完成对药效学、药代动力学及多组学等复杂数据的统计分析、建模与可视化（如协同效应分析、剂量反应关系建模）。
· 研发决策支持：通过数据挖掘与解读，为靶点验证、先导化合物优化及生物标志物发现等关键决策提供坚实的量化依据。

2. AI平台的数据整合与协作开发

· 数据治理与对接：主导制定临床前数据接入AI平台的标准化规范（包括数据格式、元数据标注），并实际推进多源数据的清洗、结构化与平台导入工作。
· 跨功能协作研究：与AI/机器学习团队紧密合作，将生物学问题转化为可计算的数据科学问题。共同探索和开发基于AI的数据分析模型或预测工具，以提升研发效率。
· 知识沉淀与共享：促进数据分析结果在平台内的有效沉淀与可视化呈现，构建可复用的分析流程，推动数据资产在研发团队内的最大化利用。

任职要求

专业技能

· 博士学历，主修生物统计、统计学、计算生物学、数据科学或相关领域。
· 临床前分析经验：具备在药物发现或临床前研究环境中处理和分析复杂生物数据的经验，熟悉相关实验数据类型与分析挑战。
· 强大分析能力：精通R、Python等至少一种编程语言进行数据分析与可视化；熟悉常用统计方法及机器学习基础。
· 数据与平台思维：对数据治理、标准化流程有深刻理解，具有与数据平台或AI团队协作的实际经验或强烈兴趣。
· 行业知识：了解药物研发的基本流程和概念。 负责公司对外科研服务项目的数据和统计分析

综合能力

· 出色的跨部门沟通与项目管理能力，能够清晰地在生物学家、信息学家与数据科学家之间翻译需求。
· 以解决问题为导向，具备主动性和出色的逻辑思维能力。