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＜企業情報＞
当社はKLにオフィスを構え、大手外資製薬会社のシェアードサービスとして活動しております。
P2Pシステムを使いながらグループ各社の従業員、ベンダーやサプライヤーとやりとりをしてグループ会社の支援を行っていただきます。
＜ポジション詳細＞RWE Scientist
RWDは、リアルワールド臨床現場のデータのことを指し、レセプトデータやDPCデータなどの実診療下のデータ、健診データ、各製薬企業が持つPMSや特別調査などの安全性データ、JMDC・MDV・JMIRIに代表される民間医療情報データベースなどが該当します。
RWEは、RWDから導かれたエビデンスで、リアルワールドデータの分析から派生した医療製品の利用や潜在的ベネフィット又はリスクに関連する臨床的エビデンスと定義されています。
今回はこちらを用いて医薬品の開発やプロモーション戦略を立てるRWEサイエンティストを募集します。
＜職務詳細＞
•SQLクエリとプログラミングルーチン（SASやRなど）を開発、変更、およびデバッグして、健康に関する調査のために大規模なデータベースを抽出、クリーニング、管理、および分析。
（データソースは、医療および薬局の請求データ、病院データ、電子医療記録データ、および将来の観察研究データなど）
•研究デザインをアルゴリズムに変換し、非介入研究（NIS）または対話型データ視覚化ツールの二次データを抽出、分析、報告。
•RWEリサーチアナリストと協力して、マネジャーの下でプロジェクトの設計。
•RWEリサーチアナリストとともにプロジェクトのスケジュールを遵守し、成果物とタイムラインに関連するリスクについてプロジェクトマネージャーまたは部門のリーダーに連携。•R、R / shiny、SAS、Impala、git、JIRAなどのRWEツールを使用。
•クライアントに対し、プロジェクトの進捗状況を定期的にアップデート。
•クライアントやステークホルダー、社内関係者にプロジェクトの概要、分析手法をプレゼン。
•プロジェクトのさまざまな段階で、会社の基準とプロセスに準拠した品質レビューを実施。
•プログラミング、分析データセットの仕様、表、図、リストを含む、観察研究および対話型データ視覚化ツールのプロジェクトドキュメントの企業標準に準拠し、実装。
•データ管理、統計プログラミング、RWEダッシュボードの開発などの観測データ分析を実施。
•ランダムフォレスト、GBM、ロジスティック回帰、SVM、深層学習などの機械学習およびデータマイニング手法を使用・実施。
•マニュアル化などのレポート記録業務。
★魅力★
・誰もが知っている大手外資での経験がつめる
・好立地
・今後も伸びる医療・製薬関連×IT
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