Sr/Principal Statistician (Sponsor-dedicated) Many possible locations (EMEA)

Syneos Health® ist eine führende, vollständig integrierte Organisation für Dienstleistungen im Bereich der Lebenswissenschaften, die darauf abzielt, den Erfolg der Kunden zu beschleunigen. Wir arbeiten mit Innovatoren an jedem Punkt des Arzneimittelentwicklungs- und Kommerzialisierungsprozesses zusammen, um ihnen zu helfen, Komplexität zu navigieren, Veränderungen vorherzusehen und Fortschritte zu beschleunigen.

Unsere Mitglieder des Clinical Solutions-Teams handeln mit einer Denkweise zur Arzneimittelentwicklung und wenden ihre jahrelange Erfahrung und tiefes Fachwissen an, um die Bedürfnisse der Kunden wirklich zu verstehen und diese in die Lösungen, die wir gestalten, zu repräsentieren. Ob Sie uns in einer Partnerschaft als Functional Service Provider oder in einem Full-Service-Umfeld beitreten, Sie werden mit leidenschaftlichen Problemlösern zusammenarbeiten und als Team innovativ sein, um unseren Kunden zu helfen, ihre Ziele zu erreichen.

Wir sind agil und motiviert, Ergebnisse zu liefern – füreinander, für unsere Kunden und, am wichtigsten, für diejenigen, die Hilfe benötigen. Wir sind leidenschaftlich daran interessiert, unsere Mitarbeiter durch Karriereentwicklung und -fortschritt, unterstützende und engagierte Linienführung, technische und therapeutische Schulungen sowie Anerkennungs- und Belohnungsprogramme zu entwickeln. Wir setzen uns dafür ein, eine inklusive Kultur aufzubauen – in der Sie authentisch Sie selbst sein können.

Zu den Aufgaben gehören:

• Unterstützung bei allen zugewiesenen statistischen Aufgaben während des gesamten Projektzyklus, von Protokoll bis CSR.
• Vorbereitung von Statistischen Analyseplänen (SAPs), einschließlich der Entwicklung gut präsentierter Mock-up-Darstellungen für Tabellen, Auflistungen und Abbildungen.
• Zusammenarbeit mit dem Sponsor, falls erforderlich.
• Verantwortung für die statistischen Aspekte des Protokolls, Erstellung des Randomisierungsplans, Publikationen und Eingaben zum klinischen Studienbericht.
• Koordination der Aktivitäten anderer Biostatistiker und statistischer Programmierer in zugewiesenen Projekten, um die fristgerechte Fertigstellung qualitativ hochwertiger Arbeiten sicherzustellen.
• Unabhängige Überprüfung der Projektarbeiten, die von anderen Biostatistikern in der Abteilung erstellt wurden.
• Erstellung oder Überprüfung von Programmspezifikationen für Analysedatensätze, Tabellen, Auflistungen und Abbildungen.
• Überprüfung von SAS-annotierten Fallberichtsformularen (CRFs), Datenbankdesign und anderer Studiendokumentation, um sicherzustellen, dass die Protokollkriterien erfüllt sind und alle Daten erfasst werden, um eine qualitativ hochwertige Datenbank und die geplante Analyse zu unterstützen.
• Durchführung und Teilnahme an Verifizierungs- und Qualitätskontrollmaßnahmen der Projektergebnisse, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen und mit der im SAP und den Spezifikationen beschriebenen Analyse übereinstimmen.
• Umsetzung der Unternehmensziele und Schaffung alternativer Lösungen zur Bewältigung geschäftlicher und betrieblicher Herausforderungen.
• Vertretung der Biostatistik in Projektteams, Schnittstelle zu anderen Abteilungsvertretern des Projektteams.
• Überwachung des Fortschritts der Studienaktivitäten im Vergleich zu vereinbarten Meilensteinen und Sicherstellung, dass die Studienzeitpläne für die Projektergebnisse eingehalten werden.
• Identifizierung von Aufgaben, die nicht im Umfang enthalten sind, und Eskalation an das Management.
• Bereitstellung von statistischer Programmierunterstützung nach Bedarf.
• Coaching und Mentoring anderer Biostatistik-Mitarbeiter.

Zusätzliche Informationen: Die in dieser Stellenbeschreibung aufgeführten Aufgaben, Pflichten und Verantwortlichkeiten sind nicht erschöpfend. Das Unternehmen kann nach eigenem Ermessen und ohne vorherige Ankündigung andere Aufgaben, Pflichten und Verantwortlichkeiten zuweisen.

Zusammenfassung: PhD/MS in Statistik oder verwandtem Fachgebiet mit mindestens 3 Jahren Erfahrung in der Pharmaindustrie. Gute Kenntnisse und Verständnis fortgeschrittener statistischer Konzepte und Methoden. Fähigkeit zur Durchführung fortgeschrittener statistischer Analysen mit SAS oder R. Erfahrung mit Meta-Analysen und späten klinischen Studien wird stark bevorzugt.