AstraZeneca | Германия | 81xxx, 80xxx München | Работа на постоянной основе | Полный рабочий день | Опубликовано: 21.05.2026 на stepstone.de
Старший научный сотрудник (п/п/д), руководитель биомаркеров вычислительной патологии (онкология)
АСТРАЗЕНЕКА AstraZeneca - это глобальная биофармацевтическая компания, ориентированная на пациентов, которая фокусируется на открытии, разработке и коммерциализации рецептурных лекарств для некоторых из самых серьезных заболеваний в мире. Но мы более чем одна из ведущих фармацевтических компаний в мире. ОПИСАНИЕ СИТА - Мюнхен, Германия В Computational Pathology Munich (CPM) мы вносим значительный вклад в высокопроизводительные исследования и разработки, основанные на данных. Наша команда работает в сложной, быстро меняющейся среде, где отличное сотрудничество, четкое общение и точная организация имеют решающее значение. Деловой район Предприятие AstraZeneca Организация ИИ формирует будущее разработки лекарств с помощью интегрированного двигателя ИИ, который связывает данные, технологии и опыт с нарушениями. В области вычислительной патологии и биомаркеров мы поставляем решения на основе ИИ для отбора пациентов, разработки биомаркеров и клинических решений в масштабе. Мы сотрудничаем по всей организации, чтобы повторно использовать возможности и масштабировать инновации во всем мире, измеряя успех путем принятия, воздействия и измеримых результатов в терапевтических областях и регионах.
.
* После нажатия кнопки Читать далее откроется оригинальное объявление на сайте нашего партнера, где вы можете посмотреть детали этой вакансии и контактные данные. Если вам необходим перевод этого текста, то после возвращения на наш сайт он будет подготовлен и вы можете его прочитать, нажав на кнопку Показать весь перевод.
Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем
- АСТРАЗЕНЕКА AstraZeneca - это глобальная биофармацевтическая компания, ориентированная на пациентов, которая фокусируется на открытии, разработке и коммерциализации рецептурных лекарств для некоторых из самых серьезных заболеваний в мире. Но мы более чем одна из ведущих фармацевтических компаний в мире. ОПИСАНИЕ СИТА -
- Мюнхен,
- Германия В Computational Pathology Munich (CPM) мы вносим значительный вклад в высокопроизводительные исследования и разработки, основанные на данных. Наша команда работает в сложной, быстро меняющейся среде, где отличное сотрудничество, четкое общение и точная организация имеют решающее значение. Деловой район
- Предприятие AstraZeneca
- Организация ИИ формирует будущее разработки лекарств с помощью интегрированного двигателя ИИ, который связывает данные, технологии и опыт с нарушениями. В области вычислительной патологии и биомаркеров мы поставляем решения на основе ИИ для отбора пациентов, разработки биомаркеров и клинических решений в масштабе. Мы сотрудничаем по всей организации, чтобы повторно использовать возможности и масштабировать инновации во всем мире, измеряя успех путем принятия, воздействия и измеримых результатов в терапевтических областях и регионах.
- Вы преуспеваете на стыке инноваций ИИ и клинического перевода?
- Привносите ли вы опыт в ведущие кросс-команды и страсть к функциональным инновациям?
- Хотите внести свой вклад в стратегическое видение онкологии в компании, которая следит за наукой и превращает идеи в лекарства, изменяющие жизнь?
- Мы ищем a
- Старший научный сотрудник (m/f/d),
- Биомаркер свинца вычислительной патологии (онкология)
- Для развития вычислительной патологии с поддержкой ИИ и мультимодальных биомаркеров, которые преобразуют выбор пациентов и разработку лекарств в нашем портфеле онкологии. Эта роль базируется в нашем офисе в
- Мюнхене,
- Германия. В этой роли вы будете сотрудничать с междисциплинарными командами, чтобы внедрять подходы, основанные на данных, которые генерируют эффективные идеи и улучшают клинические результаты. Вы будете вносить свой вклад в ведущий в отрасли портфель целевых программ терапии, от раннего развития до управления жизненным циклом маркетинговых методов лечения. Ключевые обязанности
- Поделитесь научным опытом в области вычислительной патологии на основе ИИ и разработки мультимодальных биомаркеров для портфеля онкологии AstraZeneca, надежной доставки биомаркеров, которые позволяют отбирать пациентов и информировать о решениях по разработке лекарств. Работая на стыке данных, инноваций в области искусственного интеллекта и биологии опухолей, вы будете сотрудничать в кросс-функциональных командах для разработки и внедрения решений вычислительной патологии от раннего открытия до клинической проверки, генерируя высококачественные трансляционные идеи, которые поддерживают критические решения и продвигают точную медицину. Ведите и сотрудничайте с кросс-функциональными командами для создания цифровых биомаркеров из сложных наборов данных с использованием обучения ИИ / машин, что позволяет оценивать целевое взаимодействие, стратификацию пациентов и ранние сигналы биологической активности. Драйв открытия биомаркеров, разработки и реализации в рамках онкологических программ, используя передовые вычислительные технологии патологии, чтобы направлять выбор показаний и идентифицировать целевые группы пациентов. Применяйте глубокое понимание биологии рака для интерпретации клинических образцов, поддержки рациональных комбинаций лекарств и выявления механизмов резистентности. Используйте сильные статистические и аналитические знания для разработки новых метрик, полученных из изображений, и выявления значимых моделей в сложных мультимодальных наборах данных. Интегрируйте ткани, визуализацию, геномику и клинические данные для информирования о стратегии проекта и принятии клинических решений. Поддержка аналитических рамок валидации для мультимодальных биомаркеров, позволяющих нормативные представления и клиническое внедрение. Способствовать качеству проекта посредством анализа данных, отчетности, презентаций, публикаций и ввода клинических и нормативных документов. Поддержка выбора поставщиков, разработка сопутствующей диагностики и стратегии биомаркеров для клинических исследований. Управлять инновациями путем оценки и внедрения новых технологий ИИ и улучшения вычислительных процессов патологии. Обмен опытом путем обучения коллег, поощрения воспроизводимых исследований и содействия внешнему научному сообществу. Ведите научные дискуссии и представляйте прогресс и идеи проектным командам и руководству.
- Опыт и возможности необходимый PhD в области биологических наук, вычислительной биологии, биоинформатики или смежной области, с продемонстрированным опытом на стыке биологии и науки о данных. Сильный опыт в вычислительной патологии и анализе изображений на основе ИИ, особенно гистопатологии, с практическим опытом реализации. Глубокое понимание биологии рака, включая микроокружение опухоли, иммунные пути и механизмы сопротивления. Доказанная способность генерировать информацию из сложных, мультимодальных наборов данных, включая ткани, визуализацию, геномные и клинические данные. Знание программирования (Python/R) и расширенного анализа данных, включая клиническую биостатистику (например, анализ выживаемости, выбор признаков, перекрестная валидация, визуализация). Опыт работы с лучшими практиками управления данными, включая курирование, разработку данных, принципы FAIR и воспроизводимые исследования. Твердое понимание клинических испытаний и разработки онкологических препаратов с опытом, способствующим стратегиям клинических исследований. Сильные навыки сотрудничества и влияния, с возможностью эффективно работать в кросс-функциональных, быстро меняющихся средах. Отличные навыки научной коммуникации, с возможностью четко представлять сложные данные как специалистам, так и неспециалистам. Выдающиеся аналитические, организационные и возможности решения проблем. Способность эффективно расставлять приоритеты, оставаться высокопродуктивным и сбалансировать инновации с своевременным выполнением проектов в динамичной среде. Продемонстрированный успех, способствующий междисциплинарным межфункциональным проектам. желательный
- Опыт работы в фармацевтической или биотехнологической промышленности, особенно в области трансляционной медицины или разработки биомаркеров. Практический опыт применения подходов машинного обучения / ИИ к анализу изображений и открытию биомаркеров. Понимание дизайна клинических испытаний, стратегий валидации биомаркеров и нормативных требований к биомаркерам с поддержкой ИИ. Доказанные публикации в рецензируемых журналах демонстрируют опыт в вычислительной патологии и / или ИИ. Формальное обучение в области вычислительной биологии, биоинформатики, науки о данных, ИИ или машинного обучения. Знакомство с подходами интеграции мультимодальных биомаркеров.
- Чего вы можете ожидать:
- Индивидуальные возможности развития с акцентом на обучение на протяжении всей жизни
- Доверяйте, принимайте и оставляйте место для формирования вещей в сфокусированной и страстной команде. Современные офисные помещения в
- Мюнхене обеспечивают совместную, гибкую и гибкую работу
- Разнообразная, интегрированная и свободная от предубеждений рабочая среда, привлекающая приложения из всех квалифицированных, предупреждающих или характеристик
Местонахождение
 | AstraZeneca | |
| München | ||
| Германия |
Текст этого объявления был переведен с немецкого на русский язык посредством системы автоматического перевода и может содержать как смысловые, так и лексические ошибки. Поэтому он может использоваться только в ознакомительных целях. Для более детальной информации перейдите к тексту оригинального объявления по ссылке ниже.
Для получения дополнительной информации читайте исходное объявление