создание и поддержка баз данных, форм заполнения для data-extraction из публикаций в ходе систематического поиска;
разработка форм заполнения для исследований реальной-клинической практики и исследований, инициированных исследователями, рецензирование кросс-функциональных ИРК;
подготовка алгоритмов трансформации, выгрузки данных из баз данных, формирования таблиц для анализа данных / синтеза доказательств;
участие в систематических обзорах;
формулировать статистические гипотезы, рассчитывать размер выборки для их проверки, проводить анализ данных исследований / синтез доказательств;
работа с языком R, его основными функциями по подготовке и статистической обработке медицинских данных. Допускается владение Python, аналогичными средствами сертифицированных программных продуктов SAS, STATA и т.д.;
участие в подготовке заключений / публикаций по результатам синтеза;
работа с пакетом программ MS Office на уровне продвинутого пользователя;
проводить консультации / тренинги коллег в рамках своей компетенции.
Требования:
образование: Высшее техническое, экономическое, медицинское образование. Допускается переподготовка / аспирантура в сфере математического моделирования при наличии высшего образования;
опыт работы с медицинскими данными: от 1 года;
умение сначала подумать, а только потом идти в GPTs, интерес к развитию в своей отрасли, умение работать с литературой / интернет-ресурсами по своей специальности, умение понятно донести свою мысль, умение работать в коллективе, отзывчивость, самоорганизованность;
основы разработки баз данных, их наполнения и выгрузки данных из них;
общая характеристика клинических исследований и исследований реальной клинической практики, стандарты работы с данными в них (включая ADAM и SDTM);
основы доказательной медицины и современные нормативные документы и рекомендации в этой области;
основы биостатистики и современные нормативные документы и рекомендации в этой области;
язык R (Python, MatLab);
платформы для совместной разработки (GitLab);
английский язык на уровне не ниже Upper-Intermediate, со свободным чтением специальной литературы.
Будет несомненным плюсом:
представление о систематических обзорах, синтезе доказательств (метаанализ, непрямые сравнения)
бэкграунд по математическому моделированию
опыт создания и ведения систем автоматизированного сбора данных (включая работу с ИИ-решениями)
навыки работы со средствами моделирования (Monolix Suite), владение аппаратом байесовской статистики будет преимуществом.
Условия:
интересные, иногда бросающие вызов, задачи;
высокая свобода реализации своего потенциала: ни один ваш навык не пропадет даром;
повышение квалификации по актуальным направлениям.
уютный офис. Есть в Пассаже, где рядом весь цвет питерских театров (где самая вкусная шаверма – тоже покажем). Есть в Москве-Сити, для тех, кто любит забраться повыше;
команда, в которой все нашли места благодаря талантам и в которой умеют и могут поддержать.