Principal Statistical Methodologist (Germany)

Wir suchen einen Principal Statistical Methodologist, der neugierig, kollaborativ und strategisch ist, um unserem Team für statistische Innovation innerhalb der Biometrie- und Datenwissenschaften (BDS) beizutreten, das in einem unserer Büros in Braine l'Alleud (Belgien), Monheim (Deutschland), Slough (Vereinigtes Königreich) oder Raleigh (USA) ansässig ist.

Sie werden helfen, wie Evidenz über den Lebenszyklus der Arzneimittelentwicklung generiert, modelliert und kommuniziert wird, indem Sie moderne rechnergestützte und maschinelle Lernmethoden auf reale R&D-Entscheidungen anwenden. Sie werden fortschrittliche datengestützte und modellbasierte Ansätze entwickeln und anwenden, die auf Statistik, maschinellem Lernen und KI basieren, diese in robuste, wiederverwendbare Werkzeuge übersetzen und funktionsübergreifend zusammenarbeiten, um sie dort einzusetzen, wo sie die Entscheidungsfindung in der Arzneimittelentwicklung beeinflussen.

Sie werden auch zum wissenschaftlichen Profil der Gruppe durch Publikationen und externe Zusammenarbeit beitragen.

Sie werden in einem Team arbeiten, das statistische Beratung in verschiedenen Therapiegebieten und Entwicklungsphasen bietet, eng mit Kollegen in der klinischen Entwicklung, der regulatorischen Strategie, der Datenwissenschaft und der medizinischen Angelegenheiten zusammenarbeitet. Das Team schätzt Neugier und Problemlösung, praktische Innovation, klare Kommunikation und Zusammenarbeit, bringt neuartige quantitative und rechnergestützte Ansätze in echte Studienentscheidungen ein und teilt Erkenntnisse mit der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft.

Was Sie tun werden:

• Entwickeln und Anwenden fortschrittlicher rechnergestützter und statistischer Methoden, einschließlich maschinellem Lernen, KI und Szenarioevaluierung unter Verwendung moderner Simulationsansätze, um Design, Analyse und Entscheidungsfindung über die Entwicklung zu informieren.
• Robuste, gut konstruierte, wiederverwendbare Werkzeuge und Workflows erstellen, die diese Methoden in den Routinegebrauch bringen, mit Augenmerk auf Reproduzierbarkeit und Softwarequalität.
• Eine quantitative Perspektive mit angemessener Strenge auf aufkommende Probleme wie synthetische und externe Kontrolldaten, kausale Inferenz und digitale Zwillinge oder simulationsbasierte Ansätze bringen.
• Mit Statistiken und funktionsübergreifenden Kollegen zusammenarbeiten, um zu identifizieren, wo rechnergestützte und datengestützte Methoden den größten Nutzen bringen, und komplexe Ansätze in klare Einsichten für technische und nicht-technische Zielgruppen übersetzen.
• Zur internen Kapazitätsbildung beitragen, indem Sie Werkzeuge, Code und Methoden im Team und in der breiteren Organisation teilen.
• Zum externen Profil der Gruppe durch wissenschaftliche Publikationen, Konferenzpräsentationen und Teilnahme an branchenübergreifenden Initiativen und Arbeitsgruppen beitragen.

Interessiert? Hier ist, was wir suchen:

• Doktorgrad in Statistik, Biostatistik, Mathematik, Informatik mit starkem quantitativen/statistischen Anteil oder einem eng verwandten Fachgebiet mit solider Grundlage in statistischer Inferenz und Unsicherheit.
• 3+ Jahre Erfahrung in der Pharmaindustrie. Erfahrung in fortgeschrittener rechnergestützter Methodik für die klinische Entwicklung (früh bis spät) ist von Vorteil. Direkteinsteiger können berücksichtigt werden.
• Starke, mehrsprachige wissenschaftliche Programmierkenntnisse (R und Python bevorzugt; Software-Engineering-Praktiken wie Versionskontrolle, Tests und reproduzierbare Workflows sind ein klarer Vorteil).
• Nachgewiesene Expertise in maschinellen Lern- und/oder KI-Methoden, mit praktischer Erfahrung in der Anwendung auf reale Probleme; Erfahrung mit großen Sprachmodellen, kausaler Inferenz, synthetischen Daten oder digitalen Zwillingen/simulationsbasierten Ansätzen ist ein starker Vorteil.
• Fundierte Kenntnisse der ICH-Richtlinien und Verständnis der regulatorischen Anforderungen wichtiger Gesundheitsbehörden.
• Fähigkeit, effektiv autonom zu arbeiten, mehrere Prioritäten zu managen und zeitnahe, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.
• Klare schriftliche und mündliche Kommunikation in Englisch, einschließlich der Fähigkeit, technische Konzepte für nicht-technische Zielgruppen zu erklären.

Sind Sie bereit, „über das Gewöhnliche hinauszugehen“, um Wert zu schaffen und Ihren Einfluss für Patienten zu hinterlassen? Wenn das nach Ihnen klingt, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören!

UCB ist ein globales biopharmazeutisches Unternehmen, das sich auf Neurologie und Immunologie konzentriert. Wir sind über 9.000 Menschen in allen vier Ecken der Welt, inspiriert von Patienten und getrieben von Wissenschaft. Bei UCB erledigen wir nicht nur Aufgaben, wir schaffen Wert. Wir scheuen uns nicht, voranzukommen, zusammenzuarbeiten und zu innovieren, um unseren Einfluss für Patienten zu hinterlassen. Wir haben eine fürsorgliche, unterstützende Kultur, in der sich jeder einbezogen, respektiert fühlt und gleiche Chancen hat, seine beste Arbeit zu leisten. Wir „gehen über das Gewöhnliche hinaus“, um Wert für unsere Patienten zu schaffen, und immer mit einem menschlichen Fokus, sei es auf unsere Patienten, unsere Mitarbeiter oder unseren Planeten. Wenn Sie für uns arbeiten, werden Sie einen Ort entdecken, an dem Sie wachsen können und die Freiheit haben, Ihren eigenen Karriereweg zu gestalten, um Ihr volles Potenzial zu erreichen. Bei UCB haben wir einen hybriden Ansatz für die Arbeit angenommen, der Teams in lokalen Hubs zusammenbringt, um kollaborative Neugier zu fördern. Sofern nicht ausdrücklich in der Beschreibung angegeben oder durch die Art der Position ausgeschlossen, sind die Rollen hybrid, wobei 40 % Ihrer Zeit im Büro verbracht werden.

UCB ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle Einstellungsentscheidungen werden ohne Berücksichtigung von Merkmalen getroffen, die durch geltende Gesetze geschützt sind. Sollten Sie Anpassungen an unserem Prozess benötigen, um Ihnen zu helfen, Ihre Stärken und Fähigkeiten zu demonstrieren, kontaktieren Sie uns unter EMEA-Reasonable_Accommodation@ucb.com. Bitte beachten Sie, dass wir Sie über diesen Kanal nicht unterstützen können, wenn Ihre Anfrage nicht mit Anpassungen zusammenhängt.