Beräkningsbiolog

På Roche kan du vara dig själv och bli omfamnad för de unika egenskaper du bidrar med. Vår kultur uppmuntrar personligt uttryck, öppen dialog och genuina kontakter, där du värderas, accepteras och respekteras för den du är, vilket gör att du kan blomstra både personligen och professionellt. Det är så vi strävar efter att förebygga, stoppa och bota sjukdomar och säkerställa att alla har tillgång till hälso- och sjukvård idag och för kommande generationer. Gå med i Roche, där varje röst räknas. Computational Sciences Centre of Excellence är en global organisation som gör det möjligt för Roches enheter för forskning och tidig utveckling att utveckla nya terapier som kommer att påverka patienters liv. Inom Computational Sciences Centre of Excellence fokuserar avdelningen för beräkningsbiologi och medicin på att fördjupa vår förståelse för sjukdomspatogenes, patientpopulationer och målbiologi genom att ha tillgång till världens största läkemedels-FoU-dataset. I partnerskap med våra forskare över hela Roche skapar vi bättre läkemedel genom att förstärka varje del av FoU genom vår datadrivna kultur. Möjligheten: Vi söker en högt motiverad beräkningsbiolog till vårt terapeutområde för neurovetenskap och sällsynta sjukdomar. I den här rollen kommer du att vara en nyckelmedlem i ett tvärvetenskapligt team dedikerat till att främja vår förståelse av neurologiska sjukdomar. I takt med att Roche fortsätter att bygga och utveckla sina förmågor inom beräkningsdriven och datadriven FoU, erbjuder denna position en integrerad roll i vår strategi. Du kommer att identifiera nya terapeutiska mål och biomarkörer genom att analysera högdimensionell data. Du kommer att samarbeta nära med ledande laboratorieforskare och kliniker och bidra direkt till en pipeline av innovativa läkemedel för patienter med neurodegenerativa sjukdomar och neuroinflammation. Du kommer också att vara en del av den bredare enheten för beräkningsbiologi och medicin inom Computational Sciences Centre of Excellence och dra nytta av den gemensamma erfarenheten och expertisen hos kollegor globalt. Dataanalys och insiktsgenerering - Leda analysen av högdimensionella dataset såsom enkelceller, spatiala data, proteomik, metabolomik och humangenetik för att stödja terapeutisk och biomarkörutveckling - Samarbeta nära med teamen för utveckling av AI/ML-grundmodeller och tillämpa avancerade kvantitativa metoder för att stödja läkemedelsutvecklingsprojekt inom neurovetenskap och sällsynta sjukdomar. - Leverera tydliga och objektiva datadrivna insikter för att informera portföljbeslut Samarbete och strategi - Bidra till data- och analysstrategin för insatser inom neurovetenskap och sällsynta sjukdomar i samarbete med partners inom terapeutområdet - Utveckla effektiva arbetsrelationer med nyckelintressenter inom sjukdomsterapeutområdet, laboratorieteam och beräkningsteam Team och kultur - Bidra till en samarbetsvillig arbetskultur av vetenskaplig stringens, kontinuerlig förbättring och öppen feedback - Stödja teammedlemmars vetenskapliga tillväxt genom att dela kunskap och expertis Vem du är Du är en dedikerad forskare med en stark bakgrund i att tillämpa beräkningsmetoder på biologiska problem. Du motiveras av vetenskapliga utmaningar och har ett tydligt intresse av att översätta data till meningsfulla biologiska insikter. - PhD i bioinformatik, biostatistik, beräkningsbiologi eller ett liknande fält med företrädesvis 3–5 års relevant arbetserfarenhet. - Dokumenterad erfarenhet av läkemedelsutveckling och/eller translationell forskning värderas högt - Erfarenhet av sjukdomsbiologi krävs; specifik expertis inom neurodegenerativa sjukdomar eller neuro-immuna interaktioner är ett plus. - Teknisk expertis inom ett eller flera av följande: analys av högdimensionell Omic-data (t.ex. scRNA-seq, spatiala data, proteomik, metabolomik), populationsstatistisk genetik eller integrativ multi-omik från prekliniska och/eller kliniska prover - Bevisad vetenskaplig påverkan genom publikationer som förstaupphovsman i vetenskapliga tidskrifter. - Dokumenterade programmeringskunskaper i R och/eller Python. Arbetstyp i en Linux/Unix-miljö och erfarenhet av att bearbeta data på ett HPC-kluster - Kunskap och erfarenhet av statistiska metoder och maskininlärning - Starka kommunikationskunskaper med förmåga att presentera komplexa resultat tydligt för både specialister och icke-specialister samt förmåga att arbeta effektivt i en samarbetsvillig, tvärfunktionell vetenskaplig miljö.