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年収1,400万円以上/統計解析の求人・転職情報

12中の112件を表示

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仕事内容
The purpose of the Research Scientist, Japan Value, Evidence and Outcomes (Japan VEO) is to deliver valuable evidence that addresses health outcomes issues, maximizes product value in Lilly portfolio, and contributes to improvement of people’s health by demonstrating scientific leadership in evidence strategy development, planning, HEOR/RWE study development and execution.

■Primary Responsibilities:
Strategy
 ̄ ̄ ̄ ̄
・Develops and oversees local HEOR/RWE strategy for compounds in the Lilly portfolio in Japan in the relevant therapeutic area(s) that is aligned with local product strategy and global/regional HEOR/RWE strategy.
・Drives sustained integration of HEOR/RWE from early clinical development through commercialization depending on focus of the assigned project or therapeutic area.
・Formulates and drives Patient Focused Outcome, Real World Evidence, and/or economic value strategies for priority products.
・Provides strategic direction to address complex health outcomes challenges.

Study Development and Execution
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
・Leads local HEOR/RWE evidence planning and execution for individual compounds/products across the development and commercialization lifecycle to support drug development, optimize pricing and access, and maximize post-launch product value in collaboration with local cross functional team and/or global VEO/VEO International.
・Develops and designs HEOR/RWE studies that can address important gaps for the products, is scientifically robust and feasible, and meet relevant quality standards.
・Applies technical expertise appropriate for the role (e.g., scope or depth in statistical analysis, economic modeling, clinical trials, PFO development, observational/ epidemiologic research methodologies) within a therapeutic area.
・Ensure sustainable delivery of planned evidence in a timely manner.

Organizational Leadership and Influence
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
・Demonstrate scientific leadership in evidence strategy, planning, study development and execution. Links technical expertise with business acumen and establishes and maintains strategic relationships with key internal and external decision makers.
・Effectively integrates with and influences key business partners and external stakeholders to achieve goals and outcomes
・Promote strategic integration into global for both projects and functional activities.
・Can apply unprecedented innovative approaches with taking a risk to deliver best results.

Information Dissemination
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
・Effectively communicates HO information to internal business partners, the scientific community, and customers.
・Drives research dissemination strategies and leads research communication efforts including abstracts, posters, podium presentations, promotional materials, and manuscripts.
・Plan for, align, and drive application of results/ deliverables to increase the impact of HO work
・Actively participates in shared learning opportunities to effectively share knowledge and experience (both positive and negative) of management tools and other learnings with colleagues and peers, locally and internationally.

Environmental Awareness
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
・Maintains awareness of significant developments in disease states in the Lilly portfolio and HO field including current HO methodologies and applications, availability in various real world data, relevant regulations, and other issues as appropriate for the position.
・Anticipates and evaluates future market needs and trends for HO information within pertinent therapeutic area and geography of interest.
・Monitors and influences internal and external environmental factors that shape and impact generation and use of HEOR/RWE research.
・Maintains a presence and relationship with the research community related to the relevant areas.

Project Management
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
・Partner with Project Managers in Japan VEO to ensures projects meet timelines, budget, and scope by coordinating research efforts with cross-functional team and external collaborators as appropriate.

Business Title: Scientist/Sr. Scientist/Principal Scientist/Sr. Principal Scientist -Japan VEO
求める経験 / スキル
■Minimum Qualification Requirements: ※Scientist・Sr. Scientist・Principal Scientist・Sr. Principal Scientistの必須要件
・An advanced degree, including Ph.D., M.D., or PharmD/Master’s degree with relevant research and publication experience in an appropriate discipline (e.g., economics, epidemiology, health administration, health services, medicine, pharmacoeconomics, psychology, statistics, or other relevant sciences)
・Strong comprehension and communication skills including the ability to translate and disseminate complex scientific information in a clear and concise manner
・Strong business English and Japanese skill
・Demonstrated ability to influence and collaborate within and across teams
・The ability to think and act globally with a customer focus and a solution orientation.
・The ability to travel domestically and to international locations.

■Other Information/Additional Preferences:
・Knowledge and experience of health care systems in major countries as appropriate for the position requirements.
・Understanding of and experience with clinical settings and clinical research.
・Technical and analytic capabilities in the areas of economic modeling, economic evaluation, burden of disease, epidemiology, statistics, health care policy etc.
・Demonstrated project management skills.
従業員数
2,700名 (2022年末現在)
勤務地

複数あり

想定年収

600 万円 ~ 非公開

従業員数
2,700名 (2022年末現在)
仕事内容
【業務の詳細】
デジタル技術を活用した種苗開発、特にゲノム選抜・ゲノム編集・フェノタイピング自動化を中心とした技術戦略の立案および実行推進を担当いただきます。具体的には以下の業務に携わっていただきます。

◆ データドリブン種苗開発の技術戦略立案
・ゲノム選抜、マーカー選抜、ゲノム編集、フェノタイピング自動化を組み合わせた技術ロードマップの策定
・育種課題の抽出と、デジタル技術を活用した解決テーマの企画

◆ ゲノム選抜・ゲノム解析を活用した品種開発支援
・QTL解析、GWAS、ゲノム予測モデル等を活用した選抜精度向上の検討
・耐病性、収量、果実品質、環境適応性などの重要形質に対するデータ活用方針の策定

◆ ゲノム編集・先端育種技術の事業適用検討
・ゲノム編集技術の活用可能性、規制、知財面の調査
・大学、研究機関、スタートアップとの連携テーマ企画

◆ 海外グループ会社との共同プロジェクト推進
・海外種苗会社の育種チームとの課題整理、技術導入支援


【業務のやりがい・魅力】
✓ 自分の作ったものが顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます
✓ 国内外の様々な研究機関と連携して開発を進めており、最先端の技術を活用するやりがいがあります。
✓ AIおよびロボティクス関連技術のスキルアップが可能です
求める経験 / スキル
<MUST要件>
・植物育種、植物分子生物学、植物遺伝学、ゲノム解析、バイオインフォマティクスのいずれかに関する専門知識
・ゲノム選抜、マーカー選抜、QTL解析、GWAS、ゲノム予測、遺伝統計解析のいずれかの実務経験
・種苗会社、農業関連企業、大学、研究機関等での作物育種または植物バイオ研究の経験
・研究テーマまたは技術開発テーマにおけるプロジェクト推進経験
・海外メンバーや異分野技術者と連携し、技術内容を整理・説明できるコミュニケーション力

<WANT要件>
以下いずれかの経験をお持ちの方を歓迎します。
・野菜、特にトマト、ナス科作物、ウリ科作物等の育種経験
・機械学習、統計モデリング、Python/R等を用いたデータ解析経験
・農業センシング、栽培データ解析に関する経験
・海外研究機関、大学、スタートアップとの共同研究、共同開発経験
・技術戦略、R&Dロードマップ、新規事業開発、M&A後の技術シナジー創出に関する経験

<英語力>
・ゲノム選抜、ゲノム編集、育種、分子生物学、データサイエンス領域での専門書および議論内容を解読できる英語力(TOEIC:600点相当以上)
※日常的に海外とのやり取りが発生します。
従業員数
162,029名 (連結)
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 (連結)
仕事内容
▍業務
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
<業務内容>
製薬や医療機器分野を中心として、リアルワールドデータ(RWD)を活用したデータベース研究の計画や実行をご担当いただきます。

具体的な主業務は、データベース研究の研究デザインの検討から研究計画書や統計解析計画書の作成、計画に則ったデータ解析の実施と結果のとりまとめ・報告、論文投稿や学会発表に至るまでの一連の業務になります。
こうした業務について、主に受注後の案件において各種成果物の作成やクライアントとのコミュニケーションなども担っていただくことを想定しています。
また、クライアントの要望に応じたマーケット規模分析や治療実態分析なども担当いただく場合もあります。

<仕事の魅力>
■事業領域の魅力
 □製薬や医療機器分野だけでなく、大学病院などのアカデミア分野においても、RWDの活用は今後さらに加速していく潮流にあると考えられます。
 □RWDの解析を通じて新たなエビデンスを創出していくことで、治療を必要とする人々に、適切な治療法を、適切なタイミングで届けられることだけでなく、疾患の予防を下支えすることで、結果的に多くの人々のQOLを向上させることにも貢献できると考えられます。このような専門的な調査や研究を通じて生活者の健康増進の一端を担えることが大きな魅力です。

■得られる経験
 □堅固なセキュリティ下にある分析環境でRWDを取り扱うことができます。
 □社会保障制度や傷病治療の知識のもと、打ち切りデータ・生物統計等の数理モデルの取り扱いを通じて、ヘルスケアドメイン特有の分析経験を積むことができます。他業界では蓄積できない知識・経験であるため、群雄割拠のデータサイエンティスト市場における独自のキャリアポジションを形成することができます。

■一緒に働く人の魅力
 □製薬分野のみならず、それ以外の業界におけるデータ分析や、データエンジニア・分析企画等の多様なバックグラウンドを持つメンバーと日頃から密に連携することで、データ分析を中心とする幅広いスキルを得られるチャンスがあります。
求める経験 / スキル
◆必須の能力/経験
■SQLを使ったデータ抽出・集計ができる
■RやPython、SASなどの統計解析ソフトウェアを活用し、データ加工や集計、解析、可視化についていずれかの言語にてプログラミングができる
■主体的に業務を遂行し、新たな知識スキルのキャッチアップができる
■数理統計、生物統計、医療統計、疫学研究、医療経済など、いずれかの基本的な知識を有する
■データ分析の実施にあたり、背景・目的を整理した上で課題の特定や、得られた成果の活用方法に基づいて獲得すべき成果や示唆を検討・定義しつつ、必要なデータや適用すべき解析手法、解析結果のまとめ方など具体的な分析設計を実施することができ、それらに基づいて各種ステークホルダーとの議論をリードする能力を有する

◆望ましい能力/経験

■製薬会社、研究所、医療機関等での統計分析業務に従事していたご経験
■コンサルティングファームなどでクライアントの大規模データの利活用業務に携わったご経験
■クラウド環境を活用したデータ分析のご経験
■疫学、公衆衛生、医療経済いずれかの領域にて
 ∟RWDを活用した研究の経験(研究実施計画書の作成〜論文執筆まで)
 ∟博士号の取得(公衆衛生学:修士号も歓迎)
 ∟論文を3本以上発表している
■機械学習やAIのモデル構築、および当該モデルの業務への実装や業務運用のご経験
■医療課題・健康課題あるいは公共政策等に関する分析を実施したご経験
■課題発見・解決型のコンサルティング業務をされたご経験
■管理職として数名の部下を率いたり、育成を担当されたご経験
■プロジェクトにおけるリーダーやそれに準ずる立場にて、プロジェクトマネジメントの経験を有する
■ビジネスレベルの英語力

◆求める人物像

■方法論だけではなく、サービス/ビジネスに高い関心を持ち、ビッグデータ解析ができる方
■表面的なデータ理解に固執しすぎることなく、データの裏側で現実に起こっている事象を自ら理解しようとする積極的な姿勢がある方
■クライアントもしくはメンバーとのディスカッションを厭わない方
■フットワークが軽く、スピード感を持ち業務にあたれる方
■チームの目標に向かって最後まで粘り強く業務を遂行できる方
■ホスピタリティが高く、人の為になることに喜びを感じる方
■主体的に考え、行動できる方
■自身に何が必要かを考え、継続的な研鑽を通じて成長し続けることができる方
■協調性・コミュニケーション能力があり、周囲のメンバーを牽引して業務を行える方
■問題解決に向けて主体的に行動し、粘り強く立ち向かうことができる方
■データ分析業務を通じて社会をよりよくしたいという信念を持っている方
勤務地

東京都

想定年収

360 万円 ~ 1,500 万円

第一三共株式会社

  • 上場企業
仕事内容
・安全性部門やグローバルの疫学と協業してRQを設定する。
・RWD分析(DBをデータソースとし、RQに応じたデータセット構築・解析を行う
・Literature Review:必要に応じSysteamatic Literature Reviewを実施したりMata Analysisを実施する場合もある。
・製造販売後調査業務
求める経験 / スキル
<必須>
・GPSPに関する実務経験(10年以上)
・観察研究における、研究デザイン等、プロトコルの企画立案経験
・疫学の知識
・統計解析の基礎知識(サンプルサイズ、アウトカムの検定方法、など)
・プロジェクトやチームのリード(規模を問わず)
・グローバルのコミュニケーション
・ビジネスレベルの英語力
・疫学もしくは公衆衛生領域の博士号
・物事をやりきる当事者意識が高い方
・グローバルを含めた関係者との信頼関係を構築し、チームメンバーを鼓舞し、組織をリードして成果創出を推進出来る

<尚可>
・SAS, R等を用いた解析スキル
・People Management経験
・Literature Reviewの経験
従業員数
20,171名 (連結)
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,400 万円

従業員数
20,171名 (連結)
仕事内容
<職務内容>
The Project statistician develops or assists in the development of protocol designs, clinical plans, and data analysis plans in collaboration with physicians, veterinarians, and/or medical colleagues. The Project Statistician is responsible for working with research associates and scientists to establish a reporting database and for analyzing data for these types of studies.

[Clinical Project Statistician]
Provide strong statistical leadership in the process of drug development.

[Real World Analytics Project Statistician]
Provide input and statistical leadership for post launch activities including Health technology assessment (HTA), real world evidence (RWE) research, post-market safety studies, medical affairs publications to maximize the value of our products in collaboration with cross-functional and cross-regional partners.

主な職責/Primary responsibilities
Statistical Trial Design and Analysis

[Clinical Project Statistician]
・Operate in collaboration with study personnel to provide input on study protocol, design studies and write protocols for the conduct of each study.
・Assist in or be accountable for selecting statistical methods for data analysis, authoring the corresponding sections of the protocol, and conducting the actual analysis once a reporting database is created.
・Collaborate with data management in the planning and implementation of data quality assurance plans.
・Maintain currency with respect to statistical methodology, to maintain proficiency in applying new and varied methods, and to be competent in justifying methods selected.
・Participate in peer-review work products from other statistical colleagues.

[Real World Analytics Project Statistician]
・Lead statistical activities with the development of protocols, analysis plans and analysis execution and interpretation for RWE research and post-market safety studies.
・Provide technical statistical leadership for network meta-analysis/indirect comparisons, economic modelling and dossier development for Health technology assessment (HTA).
・Ensures high quality statistical support for projects through the oversight of external suppliers and provides input into outsourcing strategy and processes.
・Influences cross-functional team members regarding appropriate research method.

Communication of Results and Inferences
・Collaborate with team members to write reports and communicate results.
・Assist with, or be responsible for, communicating study results via regulatory submissions,
manuscripts, or oral presentations in group settings, as well as for communicating one-on-one with key customers and presenting at scientific meetings.
・Respond to regulatory queries and to interact with regulators.

Therapeutic Area Knowledge
・Understand disease states in order to enhance the level of customer focus and collaboration and be seen as a strong scientific contributor.

Regulatory Compliance
・Perform work in full compliance with assigned curriculum(s) and will be responsible for following applicable Corporate, Medical, local, and departmental policies, procedures, processes, and training
求める経験 / スキル
■Basic Requirements:
・M.S. or Ph.D. in statistics or biostatistics

■Other Information/Additional Preferences:
・Rich experiences in healthcare field as a statistician with science background such as mathematics or epidemiology.
・Statistical and methodological knowledge in clinical development, epidemiology or related field.
・Regulatory knowledge of clinical trial methodology and statistics.
・Ability to build relationships with individuals and teams.
・Good communication and presentation skills in both English and Japanese
従業員数
2,700名 (2022年末現在)
勤務地

複数あり

想定年収

600 万円 ~ 非公開

従業員数
2,700名 (2022年末現在)
仕事内容
<職務内容/Job Responsibilities>
医薬品ライフサイクルを通して、必要な実臨床下(リアルワールド)データの取得、構築、利活用の包括的な戦略立案と実行をリードし、エビデンス創出力を革新的に向上させる役割を担います

<主な職務>
・領域および組織横断的なRWD取得あるいは構築の包括的な戦略、計画の立案と実行
・国内外部環境革新を活用したRWD利活用戦略の促進や環境における課題解決を促進し、RWDの活用機会を最大化する
・利活用(分析や報告など)要件に応じたRWDの品質保証とデータセットの作成
・ITソリューションによる分析ケイパビリティやデータプラットフォームの革新
求める経験 / スキル
以下については担当・担当課長・専門課長に対する要件で御座います。

<必須経験/スキル・資格>
・データサイエンス学、医療情報学、臨床情報学の修士、あるいは同等、かつ、3年以上のリアルワールドデータを用いた臨床試験、あるいは臨床・観察研究におけるデータ管理、統計解析の業務経験
・複数の関連部署(国内外)に対する優れたコミュニケーションスキル(日本語、英語 Business level)
・論理的、科学的、戦略的な思考力

<望ましい経験/スキル・資格>
データベースの構築とバリデーション、医療情報の標準化、高度なプログラミング技術(SAS、R、Python等)、ヘルスケア領域におけるデータ分析研究
従業員数
2,700名 (2022年末現在)
勤務地

複数あり

想定年収

600 万円 ~ 非公開

従業員数
2,700名 (2022年末現在)
仕事内容
▍事業
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
DeNAグループのヘルスケアにおけるデータ利活用事業では、健保組合や自治体から提供されたデータを匿名加工情報として効果的かつ効率的な保健事業の遂行のために活用しています。
また、生活者の健康に資する専門的な調査や研究を製薬企業・生命保険会社へのデータ提供や分析結果の提供を通して推進しています。
データ解析から得られたエビデンスを生活者向けのサービスへ還元することを目指しており、社会課題解決や社会実装に根ざした解析検討や立案が期待されます。


▍組織
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
<配属組織>
製品開発統括部データサイエンス部 第1グループ
製薬企業等に向けた、RWD(レセプトや健診データ等)を用いたアドホック分析、および分析アルゴリズムの開発・提供を行う組織です。


▍業務
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
<業務内容>
入社後は「短期」「中期」「長期」に分けて業務を担当いただくことを期待しています。

■短期:AIをフル活用したアドホック分析
要件・仕様に基づき、LLM等のAIツールを最大限に駆使して、迅速かつ正確な実装・分析を推進します。単に手を動かすだけでなく、AIによる徹底的な分析プロセスの効率化そのものも重要な役割となります。

■中期:ドメイン知識を活かした解析ソリューションの開発
医療統計やRWDへの深い理解に基づき、顧客ニーズを満たす新たな解析アルゴリズムの考案・実装を行います。
チームとして今後は、他社にはない独自の解析手法の開発に注力していく方針です。

■長期:ピープルマネジメント
チームの技術水準やアウトプットの質をリードし、組織を牽引いただきます。

<仕事の魅力>
■事業領域の魅力
 □製薬や医療機器分野だけでなく、大学病院などのアカデミア分野においても、リアルワールドデータ(RWD)の活用は今後さらに加速していく潮流がある。
 □RWDの解析を通じて新たなエビデンスを創出し、治療を必要とする人々に、適切な治療法を、適切なタイミングで届けられることだけでなく、疾患の予防を下支えすることで、結果的に多くの人々のQOLをも向上させることに繋がる。このように、専門的な調査や研究を通じて生活者の健康増進の一端を担える。

■得られる経験
 □堅固なセキュリティ下にある分析環境でRWDを取り扱うことができます。
 □社会保障制度や傷病治療の知識のもと、打ち切りデータ・生物統計等の数理モデルの取り扱いを通じて、ヘルスケアドメイン特有の分析経験を積むことができる。他業界では蓄積できない知識・経験であるため、群雄割拠のデータサイエンティスト市場における独自のキャリアポジションを形成することができる。

■一緒に働く人の魅力
 □製薬分野のデータ分析のみならず、それ以外の業界におけるヘルスケアデータ分析や、データエンジニア・分析企画等の多様なバックグラウンドを持つメンバーと日頃から密に連携することで、データ分析を中心とする幅広いスキルを得られるチャンスがある。

<開発環境・ツール>
■分析言語: SQL, R, Python
■Infrastructure:GCP, AWS
■ツール:Confluence, JIRA, Slack, GitHub, Google Workspace, ClaudeCode


▍選考フロー
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
カジュアル面談:マネージャー or HR
1次面接:マネージャー
2次面接:管掌役員
最終面接:HR本部長

▍参考記事
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
<本部長インタビュー>
なぜDeNAがヘルスケア事業をやり続けるのか。想い新たに強める、未来へのビジョン:https://fullswing.dena.com/archives/9786/

<ヘルスケア事業紹介>
DeNA Healthcare Culture Deck:https://x.gd/sEPYA
その他ヘルスケア・メディカル関連記事:https://x.gd/6Hdnq
求める経験 / スキル
◆必須の能力/経験
■SQL、R、Pythonいずれかを用いたデータ分析・実装の実務経験(3年以上)
■統計学、医療統計、疫学、または数理モデルに関する基礎知識
■最新のAIツール(Claude Code, Cursor, Gemini等)への高い関心と、それらを活用して自律的に業務を効率化・アップデートし続けられるキャッチアップ力
■ プロジェクトリードまたはチームリードの経験

◆望ましい能力/経験
■製薬企業のビジネスニーズを理解し、それに基づいた具体的な解析デザイン(項目定義・ロジック構築)ができる能力
■コンサルティングファームなどでクライアントの大規模データの利活用業務に携わったご経験
■機械学習やAIのモデル構築、および当該モデルの業務への実装や業務運用のご経験
■レセプトデータ、健診データの取り扱い経験
■専門的な数理統計手法(生存時間解析、推計モデル等)をRWDに適用し、事業インパクトのある示唆を出した経験
■管理職としてメンバーの育成や、組織全体の生産性向上(仕組み化)を担当した経験

◆求める人物像
■協調性・コミュニケーション能力があり、周囲のメンバーを牽引して業務を行える
■問題解決に向けて主体的に行動し、粘り強く立ち向かうことができる
■方法論に固執せず、データの裏側で起きている事象をで読み解こうとする積極的な姿勢がある
■データ分析業務を通じて、社会課題の解決や健康寿命の延伸に貢献したいという信念を持っている
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

武田薬品工業株式会社

  • 課長以上
  • 上場企業
仕事内容
神経変性疾患および神経筋疾患を含むさまざまな神経疾患を対象とした新規治療薬について、定量的数理モデルを構築し、創薬の研究開発における意思決定を推進します。
前臨床生物学/薬理、ケミストリー/バイオロジクス、前臨床安全性評価、トランスレーショナルメディシン、臨床薬理および臨床開発などのクロスファンクショナルチームと協働し、標的とする生物学的経路と新規治療薬の相互作用、およびそれらが病態進行に与える影響について、数理モデルに基づいて理解を深めることに貢献します。
チームを巻き込んだ最適なモデリング&シミュレーション戦略を立案し、実行します。創薬候補物質の選択、試験デザインの最適化、バイオマーカー選択に関する意思決定を支援・加速するため、トランスレーショナルなPK/PD/efficacy model, mechanistic modelあるいはsystems modelを設計・構築します。
臨床試験に向けて、ヒトでの薬理活性/有効用量、投与スケジュール、安全域を予測します。そのために、臨床段階の比較薬から得られるベンチマーキング情報や、それらのリバーストランスレーションから得られる知見を有効に活用します。
Drive decision-making in drug discovery and development by building a quantitative model of novel therapeutic agents to treat various neurological diseases including neurodegeneration and neuromuscular diseases.
Work on cross-functional teams with preclinical biology/pharmacology, chemistry/biologics, nonclinical safety assessment, translational medicine, clinical pharmacology and clinical research to develop a quantitative model-based understanding of the interactions of target biological pathways and novel therapeutic agents, and their impact on disease progression.
Formulate and implement team-engaged right modeling & simulation strategy. Design and build translational PK/PD/efficacy and mechanistic and/or systems models to assist and accelerate decisions around drug candidate selection, study design optimization as well as biomarker selection.
Enable translational predictions of human pharmacologically active/efficacious dose, dosing schedule and safety margin for clinical trials. Leverage clinical benchmarking insights from clinical comparators and/or their reverse translation.
求める経験 / スキル
化学工学/生物医学工学、製剤・薬学、数学、物理学分野などのMS/PhD/PharmDを有すること
数理モデル構築の高い能力(MATLAB、SimBiology、NONMEM、Monolix、Phoenix、Python、Rなど一般的に用いられる言語/ツールのいずれかの使用経験)
生体システムの数理モデルを用いた定量的解析を行った経験。特に、神経疾患領域にモデリング&シミュレーションアプローチを適用した経験、もしくはその分野への強い関心があることが望ましい
複雑な情報を解析し、重要な科学的問いを特定できる優れた分析能力
複雑な数理モデル解析の結果を、クロスファンクショナルなチームメンバーに対して、分かりやすく簡潔に伝えるコミュニケーション能力
グローバルチームの下で業務を推進していくための、読み書き及び会話の両面での良好なビジネス英語力(TOEICスコア750点以上など)
MS/PhD/PharmD in chemical or biomedical engineering, pharmaceutical sciences, mathematics, physics, or equivalent area.
Strong competency in building mathematical models is required (in commonly used languages such as MATLAB, SimBiology, NONMEM, Monolix, Phoenix, Python, or R)
Experience in mathematical modeling of biological systems. Especially, an experience and/or interest in applying modeling and simulation approaches to neurological diseases is preferred.
Demonstrated strong analytical skills to evaluate complex information and identify key scientific questions.
Ability to communicate complex modeling results clearly and concisely to cross-functional audience is critical.
Good English communication skill in both written and verbal (TOEIC score ≥750, etc.) to work under global team setting
従業員数
5,486名 (単体 (連結 49,095名) ※2023年3月末時点)
勤務地

神奈川県

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
5,486名 (単体 (連結 49,095名) ※2023年3月末時点)
仕事内容
仕事内容:
創薬研究プロジェクト加速のため、現場研究者との議論を通じて研究データ・ナレッジ利活用における本質的・潜在的な課題やニーズを同定し、最新のデジタルIT技術を活用して解決に導く。
それらを実現するための中長期戦略を立案し、研究員および部門マネジメントとの議論を通じた組織的意識改革および戦略遂行を実践することで意思決定サイクルを加速する。
将来的なマネジャーもしくはプロフェッショナル職候補として、多様なメンバーを巻き込みプロジェクト推進をリードするとともに、周囲のロールモデルとなり継続的な組織のケイパビリティ向上に貢献する。
求める経験 / スキル
求める経験
・データサイエンス分野で独自の専門性を確立し、チームや部門の技術戦略を主導した実務経験
・多様な技術チームや専門家グループを横断的に統括し、プロジェクト・組織をリードした実務経験

求めるスキル・知識・能力
・創薬研究者と議論するためのライフサイエンス領域における修士相当レベルの知見(必須)
・大規模/複雑なデータ処理・分析スキル(データ基盤設計、パイプライン開発/システム連携、AI/ML応用を含むエンジニアリングなど)(必須)
勤務地

神奈川県

想定年収

1,000 万円 ~ 1,600 万円

仕事内容
臨床研究(治験を含む)におけるデータマネジメント業務支援及びセンター内のSE業務全般
求める経験 / スキル
[必須条件]
・ VBやSASなどのプログラミング経験者
・ Webアプリケーション開発、運用、保守業務経験者
・ コミュニケーション能力、学習意欲がある方
[望ましい条件]
・ 臨床研究(治験を含む)における臨床データベース(EDCを含む)構築経験
・ システムバリデーション経験(あれば尚可)
・ 医療情報又は診療情報に関する基本知識
勤務地

大阪府

想定年収

562 万円 ~ 非公開

武田薬品工業株式会社

  • 課長以上
  • 上場企業
仕事内容
Job Description
”Better Health for People, Brighter Future for the World” is the purpose of a company. We aim to create a diverse and inclusive organization where people can thrive, grow and realize their own potential while enabling our purpose. We continue to innovate and drive changes that will transform the lives of patients. We’re looking for like-minded professionals to join us.

Takeda is a global values-based, R&D-driven biopharmaceutical leader. We are guided by our values of Takeda-ism, which has been passed down since the company’s founding. Takeda-ism incorporates Integrity, Fairness, Honesty, and Perseverance, with Integrity at the core. They are brought to life through actions based on Patient-Trust-Reputation-Business, in this order.
・Provide statistical support for Takeda preclinical campaigns for design and analysis in the discovery and development of targets and molecules for one or more disease areas.
・Collaborate with Computational Biology, Pharmacokinetics, and Safety scientists to explore methods and implement discovery strategies to enable data-driven decision making.
・Apply frequentist, Bayesian, ML/AI fit-for-purpose statistical analyses across various projects and data types.
・Serve as an expert and mentor in Quantitative Sciences group within implementing statistical development strategies using statistics and cross-disciplinary integrative data analytics.

Accountabilities:
・Lead implementation of SQS strategies and ensure deliverables by representing data science function on project teams in support of preclinical studies throughout the drug discovery units and supporting functions.
・Perform end-to-end data analyses, from hypotheses formulation, experimental design, writing analysis plans, data cleaning, executing analysis, and preparing reports and documentation.
・Strengthen Takeda’s advanced analytics toolkit by identifying, promoting, and applying emerging techniques, as well as by developing novel analysis tools as needed.
・Collaborate effectively within a matrix environment, working with scientists across various areas to understand the problems in terms of its chemistry, biology, and/or physical natures and to tailor data analyses to program-specific needs.
・Work closely with Takeda statisticians to ensure statistical issues in data analysis are addressed.
・Communicate internal and external resource and quality issues that may impact deliverables or timelines of the program. Escalate issues to management as appropriate in a timely manner.
・Respond to regulatory questions that are statistical in nature.
・Increase the external recognition of Takeda’s data science work by participating in conferences, publishing work and developing external collaborations.
求める経験 / スキル
Requirements:

Master’s degree or higher in statistics or related field
Good English communication skill in both written and verbal
High level of knowledge, expertise, and experience in biostatistics
High capacity for collecting information
Expert-level knowledge of data science programming languages (SAS, R, Python, or similar) and experience with recommended software development practices
Ability to work independently on complicated datasets, covering all aspects of data analysis
High level of expertise and experience in the pharmaceutical industry
Ability to judge regulatory risk and feasibility
Capacity to build statistical strategies for non-clinical work with fresh perspectives
Preparation for future business domains, such as AI/ML and Real-World Data
Strong communication and negotiation skills to lead non-clinical projects
従業員数
5,486名 (単体 (連結 49,095名) ※2023年3月末時点)
勤務地

神奈川県

想定年収

1,150 万円 ~ 1,600 万円

従業員数
5,486名 (単体 (連結 49,095名) ※2023年3月末時点)
仕事内容
臨床試験データの統計解析。

<主な内容>
・統計解析ソフトSASによるプログラミング、仕様書の作成。
・SDTM・ADaMデータセットの作成。
・総括報告書(CSR)用の解析結果の作成。
求める経験 / スキル
<いずれか必須>
・プログラミング経験(ビジネスとして業務を遂行するスキル。SAS経験があれば尚可)
・プログラミング経験に置き換え可能なデータ分析業務経験

<必須>
・ビジネスマナーを身に付けていること
・臨床試験データに対して十分な関心を持ち、真摯であること
・SASプログラミングが1年後には習得可能であること(3~5年後には不自由なく扱えるレベルになれること)
・顧客、社内の担当者と良好なコミュニケーションをとれること
・冷静に業務をやりぬき納期に間に合わせる調整力と自己管理能力があること

<さらに欲しいスキル(近い将来には必須事項)>
・仕様書等の各種ドキュメントを作成できること
・自ら法規制・ガイドライン等を調べて業務に活かすことができること
・臨床試験データの医学的な意味を調べて理解できること
・基礎的な英語力(英語でのドキュメント作成に抵抗がないこと)
・基礎的な生物統計学の理解
従業員数
3,271名 (※2023/10/1現在)
勤務地

複数あり

想定年収

400 万円 ~ 非公開

従業員数
3,271名 (※2023/10/1現在)
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