Biostatistico Industriale

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• Analisi statistica dei dati industriali: elaborare e analizzare i dati provenienti dai processi di produzione farmaceutica, identificando trend, correlazioni, fattori influenti e fonti di variabilità.
  
• Modellizzazione statistica e Data Science: sviluppare e applicare metodi statistici e strumenti di analisi dei dati per comprendere i fenomeni industriali, interpretare i risultati e supportare il processo decisionale.
  
• Design of Experiments (DoE/DSD): progettare, analizzare e interpretare piani sperimentali per identificare i parametri critici e valutarne l’impatto sui risultati dei processi produttivi.
  
• Process Understanding: comprendere i dati di produzione e i parametri di processo, individuando le relazioni tra le variabili di fabbricazione e i risultati ottenuti, contribuendo così al miglioramento della robustezza dei processi.
  
• Ottimizzazione dei processi e troubleshooting: supportare i team industriali nell’identificazione delle cause di variabilità, nell’investigazione delle deviazioni e nella risoluzione di problematiche produttive.
  
• Data-driven decision-making: trasformare dati complessi in informazioni utili e formulare raccomandazioni tecniche basate su risultati statistici.
  
• Collaborazione interfunzionale: lavorare a stretto contatto con i team di Produzione, Process Engineering, MSAT, Qualità e Sviluppo Industriale.
  

Requisiti richiesti

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• Laurea magistrale in biostatistica, statistica, data science, matematica applicata, ingegneria o in una disciplina scientifica equivalente.
  
• Esperienza nell’analisi statistica applicata a un contesto industriale, preferibilmente in ambito farmaceutico.
  
• Solide conoscenze di statistica applicata e modellizzazione dei dati.
  
• Esperienza o conoscenza delle metodologie Design of Experiments (DoE) , in particolare degli approcci DSD (Definitive Screening Design).
  
• Capacità di comprendere e interpretare i dati di produzione, analizzare i parametri di processo e identificare i fattori che possono influenzare la qualità o le prestazioni del processo produttivo.
  
• Padronanza di almeno uno strumento statistico o di data science, come JMP, Minitab, R, Python o software equivalenti.
  
• Buona conoscenza dei processi di produzione farmaceutica; costituisce un requisito preferenziale l’esperienza nella produzione di farmaci iniettabili.
  
• Capacità di presentare risultati complessi in modo chiaro e di formulare raccomandazioni operative.
  
• Approccio analitico, rigore scientifico, autonomia e capacità di collaborare con team multidisciplinari.