Translational biomarker data scientist (multi-omics) Sostituzione maternità 80%

Responsabilità principali

• Applicare approcci stabiliti e innovativi per modellare dati clinici multimodali al fine di identificare biomarcatori predittivi della progressione della malattia e della risposta al trattamento, e per nominare nuove ipotesi di target terapeutici.
• Sviluppare e applicare un portfolio di modelli pre-clinici derivati da dataset interni e pubblici per supportare i progetti di dipartimento.
• Lavorare a stretto contatto con un team principale di scienziati di Translational Research e Data Science attraverso discipline wet- e dry-lab.
• Collaborare in team interdisciplinari per modellare la biologia e guidare processi decisionali d'impatto nella scoperta di farmaci e nello sviluppo precoce.
• Partecipare a collaborazioni con partner esterni presso importanti istituzioni sanitarie, con opportunità di pubblicare risultati scientifici.

Requisiti essenziali

• Esperienza nel settore delle life sciences nella modellazione di dati di ricerca biomedica.
• Comprovata esperienza nell'applicazione di statistica e modellazione dati a dataset di life sciences su larga scala.
• Esperienza pratica nell'integrazione di dati multi-omici (genomica, trascrittomica, proteomica e metabolomica) per rispondere a questioni scientifiche chiave e far progredire la comprensione delle malattie.
• Esperienza nel settore lavorando con dati clinici e garantendone la gestione responsabile.
• Esperienza pratica nell'applicazione di metodi di AI e machine learning a dataset scientifici o di R&D.
• Esperienza nell'uso di strumenti di AI, inclusi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e workflow agentici, per accelerare l'analisi e il processo decisionale.
• Competenza in R e/o Python e competenza nel lavoro in ambiente Linux.
• Forte impegno per la ricerca riproducibile, con comprovate capacità di visualizzazione e reporting.
• Mentalità orientata al team con un approccio pratico e di problem-solving.

Requisiti desiderabili

• Esperienza nel lavoro con o nel fine-tuning di foundation models in biologia, chimica o dati clinici.
• Impegno nel rispondere ai bisogni insoddisfatti dei pazienti.
• Capacità di allineare il lavoro con le priorità di dipartimento e gli obiettivi scientifici.
• Eccellenti capacità comunicative scritte e verbali.

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