T2604 - Research Fellow - AI-Enhanced Pharmacometrics (Intern) — Debiopharm

Descrizione completa

A Debiopharm, ogni passo che facciamo è guidato da uno scopo: migliorare la vita delle persone colpite da cancro e malattie infettive. Come azienda biofarmaceutica svizzera privata, siamo guidati dalla scienza, ma soprattutto dalle persone dietro ogni trattamento — i pazienti e le loro famiglie. Attraverso il nostro unico modello “solo sviluppo”, portiamo avanti promettenti terapie e li trasformiamo in trattamenti che possono raggiungere coloro che ne hanno più bisogno, più velocemente. Sei pronto ad essere all'avanguardia dello sviluppo di droga informato sul modello (MIDD)? Debiopharm International SA sta cercando un Research Fellow (Intern) altamente motivato per contribuire a costruire una piattaforma di farmacia quantitative Systems (QSP). Questo progetto offre un'opportunità unica per integrare dati preclinici, clinici e dati reali con modelli matematici e AI per accelerare lo sviluppo della nostra pipeline Antibody-Drug Conjugate (ADC). Si lavorerà direttamente sui beni, colmare il divario tra la biologia dei sistemi e il processo decisionale basato sui dati. Ricerca Fellow – AI-Enhanced Pharmacometrics (Intern) Ubicazione: Losanna, Svizzera Dipartimento: Farmacologia Clinica & Pharmacometrics Project: 12 mesi stage Riassunto Esecutivo dell'Internship La missione primaria di questa borsa è quella di sviluppare e standardizzare una piattaforma QSP personalizzata per il gasdotto Debiopharm ADC. Utilizzando AI e tecniche di modellazione avanzate, contribuirai a un ambiente "Digital Twin" per simulare le prove virtuali, ottimizzare i regimi di dosaggio e stabilire i criteri "Go/No-Go". Questo ruolo è centrale per una specifica strategia di progetto, mirando a accorciare i tempi di sviluppo e migliorare le nostre capacità proprietarie MIDD. Responsabilità chiave ##

• Requisiti
• Sfondo educativo: Dottorato di ricerca o Master in Farmacometrica, Biostatistica, Biologia computazionale, Matematica, Informatica, o Ingegneria.
• Conoscenza di base: comprensione dei concetti di base Pharmacokinetic (PK) e Farmacodinamica (PD).
• Software di modellazione: Forte competenza in R o Python è essenziale. L'esposizione precedente a Monolix, NONMEM, Matlab o SimBiology è un vantaggio significativo. La competenza in C++ è considerata un vantaggio forte per lo sviluppo del simulatore.
• Team Synergy: Capacità di lavorare in modo indipendente sui compiti tecnici, collaborando efficacemente in un ambiente di team.
• Organizzazione: Forte capacità organizzative per gestire e elaborare i dati da più programmi ADC simultaneamente.
• Comunicazione: Fluenza in inglese (sia orale che scritta). ## Benefits
• Essere parte di un'azienda in cui innovazione, collaborazione e impatto non sono solo valori
• sono come lavoriamo ogni giorno
• Partner di team di discipline, in prima linea di oncologia e sviluppo anti-infettivo
• Un posto di lavoro inclusivo e rispettoso
• orgoglioso di essere Equal-Pay certificato
• Crescere in una cultura che valori le persone, lo scopo e le prestazioni
• Una possibilità di crescere, condividere e plasmare il futuro della salute