<p>글쎄요. 제가 여기에나 통계연구분석회나 저의 직원을 뽑는 글을 내는것이 실례가 될까봐 안했었는데</p><p>혹시라도 적합한 분이 있을까해서 올려봅니다.</p><p><br></p><p>우선 저는 미국에 이민온이후 늦게 통계학석사를 받고 한 30년 Health Care와 Pharma 회사에서 일했고, 은퇴하기전 지금 회사가 저의 마지막 회사가 됐으면 하고 있는 입장입니다. 옛날에는 큰회사에서도 일했지만, 제 마음대로 하면서 저의 팀을 제가 생각하는 제일 좋은 방법으로 만들기에는 작은회사가 좋다고 생각해서 비교적 큰회사는 피하고있습니다. 지금회사도 Immuno-therapy 를 이용해서 암치료제를 만드는 회사인데 아직 start-up 상태입니다. 전체 직원이 40명이 안되고 SF Bay에 있읍니다.<br></p><p><br></p><p>저와같이 몇년을 같이 일하면서 저의 모든 know-how를 배우실분을 찾았으면 하는데, 제가 한국분들에게 전에 몇번 기회를 드렸는데 이번이 저의 마지막 기회인것 같네요. 그래서 다른인종에게 기회를 주느니 삶을 열심히 모험적으로 살려는 한국분에게 기회를 제가 드렸으면 하네요. 우선 Start-up은 아시다시피 Risk가 큽니다. 그 반면에 reward도 아주 클수있읍니다. 또, Start-up은 정해진 일만 해야하는경우 보다는 여러가지를 해야하는 경우가 많습니다. 그야말로 multi-tasking을 잘하는 사람이 적합합니다. 영어로 need to wear multiple hats. <br></p><p><br></p><p>지금 제약회사에서 bio-statistician으로 일하고 계신분들은 어떻게 생각하실지 모르지만, 제 의견으로는 biostatistician job은 임상실험 시작때나 몇 중요한 결정을 할때말고는 매우 일이 static 합니다. 오히려 Statistical Programmer는 static한 일같아도 지난10-15년동안 더 dynamic해졌습니다. 그래서 더이상 SAS Programmer란 title은 제약회사에서는 잘 안쓰고있읍니다. 더이상 SAS code만 만드는 사람이 아니라는거죠. FDA에서 regulation이 많아지고 또 매년 달라지면서 job description이 바뀐것이 Stat programmer입니다. biostat은 제가 보기에는 job description자체가 지난 20년동안 별로 달라진것이 없다고 봅니다.</p><p><br></p><p>이야기가 이상하게 가면서 제가 biostat 분들을 헐뜯는것 같이 들릴것같이 제가 쓴것같네요. 사실 biostat PhD를 받고 제약회사에서 그리 SAS program skill에는 관심이 없더라고 document들를 많이 쓰고 읽고, 또 통계학적인 suggestion도 하면서 연봉도 많이 받기에는 biostat 이야말로 좋은 직업입니다. 저는 워낙 document만 읽고 쓰고 하는것보다는 SAS code를 쓰면서 technical한것과 non-technical한것 둘다를 접할수있는것이 좋아서 stat programmer와 clinical data management에 대해서 더 관심이 많아서 계속 그쪽으로 일을 했습니다. 절대로 biostat을 공격하는것은 아닙니다.</p><p><br></p><p>본론으로 들어가서 제가 원하는 requirement는 이렇습니다. <br></p><p>1. SAS skill - 모르는것은 본인이 알아서 찾아볼정도야 되겠습니다. 너무 기초부터 제가 가르칠 시간이 없을겁니다. 어려운거나 macro는 제가 코치를 하겠지만요.</p><p>2. clinical trial - 임상실험을 위해서는 뭐가 필요한지를 아는 정도야 되겠네요. 또 임상실험 자료는 어떻게 생겼고 어떻게 process하는지를 알야야하겠고요. CDISC가 뭔지는 알아야하고 특히 SDTM이나 ADaM file를 만들어본 경험이 있다면 perfect입니다.</p><p>3. 저하고는 물론 모든 동료들과 오직 영어만 해야합니다. 그래서 영어회화와 email등 읽고 쓰는것이 아주 잘하지는 않아도 편할정도면 좋습니다. <br></p><p>4. 박사학위는 Stat Programmer로서는 over qualified 가 되고 석사학위면 아주 좋습니다.</p><p>5. 비자가 문제가 될수있는데 H1 visa를 아직까지는 저의 회사가 너무 작아서 support를 못 하고 있읍니다.<br></p><p>6. 사실 미국에서 CRO나 제약회사에서 몇년 경험이 있으시면 참 좋은 케이스입니다.</p><p>7. senior level을 원하는것은 아니고 2-5년 경력이면 아주 좋겠네요.</p><p>8. 그외에도 제약회사에서 필요로 하는것에 아시면 plus가 되겠습니다.</p><p>9. 연봉은 SF Bay Area를 기준으로 결정할 예정입니다.</p><p><br></p><p>저와 일하고 싶으시거나 혹은 추천을 하실분은 저의 이메일로 연락주시기 바랍니다. SASMaster@gmail.com</p><p>제 linkedin profile은 <span class="public-profile-url">https://www.linkedin.com/in/theraymondlee 입니다.</span></p>
<!-- -->
@SASMasterㅋㅋ 다른건 몰라도 연봉은 아마 동네가 달라서 쉽게 커버될겁니다^^ 저도 한번 제대로 배우고 싶기는 하거든요. 전에 CRO 두군데 있었는데 한군데서는 cancer study, data validation만 주로 하고, 두번째서는 주로 non-clinical을 해서 별로 배우지도 못하다가 SAS로 옮겼습니다.
저를요?, 저는 R 에 대해서 전혀 모르는 사람입니다. 꿈이 있으면 언젠가는 이루어지리라 생각합니다. 처음에 기대했던것에서 결과가 몇%가 이루어지느냐의 차이는 있을지 몰라도, 많은경우에 결과는 아무도 모르는것이 아니겠습니까? 그래도 꿈이 있고 그 꿈을 이루려는 사람들이 아름다운것이죠. 꿈이 없이 사는것이야말로 식물인간인것 같습니다, 제가 점점 나이가 들면서 식물인간이 되어가지만요. ㅎㅎ 혹시 R로 제약회사를 파고 드실려면 좋은 방법보다도 regulation에 공부하셔야합니다. 우선 R 자체가 open source code라는것이 장점도 되지만 validation을 하기위해서는 큰 단점이 됩니다.
질문이 있습니다. 요즘 대부분 eCRF이고, CDISC로 표준화가 많이 진행되고 있는 것 같은데, 그러면 eCRF부터 TFLs까지 자동화되는게 멀지 않은것같은데요. 그래버리면 sas programmer들 곤란해지는건 아닌지요. eCRF가 SDTM 형식의 데이터를 생성한다면 safety는 SDTM에서 TFL이 가능하고 efficacy는 여전히 ADaM을 만들어야 하니 sas programmer의 손이 좀 필요할건 같습니다만...
맞아요. 점점 EDC system 들이 smart해지면서 아에 SDTM를 EDC database에서 download할수있게 하고있는데 아직까지 100%는 아니지만 곧 100%가까워 질거라고 생각합니다. 그래서 제가 SDTM conversion하는것에는 너무 신경쓰지말라고 부하직원들에게 충고를 하지요. 물론 그런일을 EDC system에서 하기에는 expert가 필요하지만 보통 SP(statistical Programmer)들은 크게 잘난척하기에는 좀 늦은것같습니다. TFL도 많은것을 자동화한 CRO들이 있어요, efficacy part는 힘들지만요. 그래서 oncology study를 하는것이 device 만드는 회사와는 하늘과 땅차이이죠. 제가 시간이 되면 임상실험에서 뭐가 차이가 나는지 글을 올리겠습니다.
하지만 임상실험에서 SP의 할일이 CDISC data conversion이나 TFL generation정도인 시대는 한참전에 지났습니다. 그래서 제가 누차 강조를 하는것이 SAS coding만 잘하는것은 그저 운전하기위해서 기본적인 운전 면허증을 따는 정도입니다. eCRF data이외에도 oncology study를 support할려면 많은 special data 들도 있읍니다. Medical Doctor들이 conference에 abstract을 보내기 위해서 아주 많은 ad-hoc report를 만들어야하는데 임상실험 data 자체를 잘알아야 support를 하지요. 물론 이럴때 biostat들이 나서서 spec을 만들기는하지만 그저 전혀 모르면서 프로그래밍을 한다는것은 바보가 되는 기분이죠. ㅎㅎ
@SASMaster꼭 올려주세요^^ 이 자동화때문에 SAS가 이제 갈 때가 된 것 같습니다. 현재 통계는 R이 장악했고, data mining분야는 경쟁력을 상실했고, 제약회사만 남은 것 같은데... 사실 제약회사에서 SAS를 쓰는 이유가 data manipulation인데 이런식으로 데이터가 표준화되어 버리면 efficacy라도 SAS를 안쓰고 그냥 database에서 SQL로 data manipulation이 가능한데 뭐하러 SAS를 쓰겠습니까. 제가 proc sql만 쓰려고 노력하는것도 미래에 대비하기 위한 것도 있습니다.
@안재형주로 preclinical은 경비가 적게들고 compound를 계속만들기 위해서 수없이 하지만, 사실 그리 중요시하는 회사는 별로없는것같습니다. 예, 필요악이라고 해야하나요? 해야 하기는 하지만 별로 기대를 안하는... 주로 SP들의 일은 Phase II 부터 중요하고 Phase III에 가면 아~주 중요하지요. 또 Regulatory department를 도와서 FDA에 submission을 할려면 주로 SP가 biostat보다 큰 비중을 차지하게 됩니다. Oncology는 한마디로 expert가 별로 없읍니다. 자기 약이라고 해도 처음 만드는약은 본인들도 결과가 어떻게 나올지 잘 모릅니다. 그러니 수시로 결정을 바꿔야하는데 그냥 CRO에 다 100% 맡겨놓으면 어떤 결과가 나올지 뻔하죠.
@안재형글쎄요, 미리정해놓은 report라고 할수도있지만, shell 자체는 만들지 몰라도 report content자체를 review할수있어야 하겠죠. 많은경우에 SP들이 SAS code에는 이상이 없다고 clinical science (medical doctor들이죠) 에 report를 보내는데 많이 위험하죠. 그래서 validation이나 필요없어보이는 regulation, rule, process등을 중요시 합니다.
@SASMaster저는 주로 eCRF에서 TFLs나오게 하는 자동화에 관심이 있습니다^^ 어떻게 보면 SP의 적이죠^^ SAS내에서 부서를 옮겨서 만들어볼까 하고 있는데, 제가 만들고 싶다고 만들수 있는것도 아니고, SAS는 제약회사를 잡아놓은 고기로 취급해 더이상 resource를 투입 안하려는 경향이 있습니다. IBM이나 Google이 먼저 만들면 그제서야 울면서 뒷북이나 치겠죠.
@안재형자동화가 많이 되었다고 볼수도있읍니다. 제가 썼던 small CRO는 EDC부터, SDTM, ADaM, TFL generation하는 것을 어느정도 자동화 했더군요. 또. Google의 Global Life Science가 앞으로 어떻게 나올지 궁금합니다. 뭐, 그래도 SP들의 일은 제가 생각하기에 앞으로 20년 충분합니다. 뭐, 제약회사가 SAS회사의 봉이라는것은 누구나 알고있고 SAS로서는 easy money인데 싫다고 할필요있나요? 그렇다고 이것저것 다른 module을 만들어보지만 제약회사에서쓰는 module이 아주 싼 base, graph, stat정도만 쓰니 더 개발할 기분이 안나겠죠. 요즘 들리는 말이 대학에서 학생들이 더이상 SAS를 쓰지않고 FDA 직원들도 R을 쓰기 시작한다고 하더군요,
아, cadiomoon님 성함이 문건웅님이군요. R로 잘만하면 아주 작은 제약회사로서는 비싼 SAS license내지 않고 할수있어서 미래 가치가 있겠는데요. 관심이 생기는데요. 요즘은 FDA에 SAS code를 보낼필요가 없어졌다고 봐도 됩니다. 하지만 SAS는 validated software고 R은 아니다는것인데 보정해야할 필요가 있겠죠.
Cytel에서 아주 자세하게 설명해 놓은 것을 찾았는데 재밌는것이 Confidential 이라고 써 있네요. ㅎㅎ 그냥 TFL generation뿐이 아니라 어떻게 FDA에 보낼때 준비하는것을 CRO인 Cytel 자기들만의 방법을 설명한 file인데 다 아실필요는 없지만 TFL과 Patient Listing example을 보실수있읍니다. http://www.cytel.com/hubfs/0-library-0/pdfs/ATinazzi_SAS_Conf_Milan_2_13_13.pdf
한국인을 못찾으신다면 미국 시민권이 있는 중국인 동기를 하나 추천해드리고 싶네요. UC계열에서 통계학사 후 몇년 일하다가 응용수학 (통계 concentration)으로 석사 졸업예정입니다. SAS나 (SAS certificate보유) 기타 프로그램에 상당히 재능이 좋고 인격적으로나 성격이 참 좋아 같이 일하기 좋은 친구입니다. 혹 괜찮으시다면 답변 남겨주시면 그 친구에게 linkedin으로 연락드리라고 말하겠습니다. 답변 기다리겠습니다.
첫댓글 이곳 주인장님 어떨까요?
글쎄요. 우선 PhD라서 over qualified이고 연봉이 만만치 않을것같은데요. ㅎㅎ
@SASMaster ㅋㅋ 다른건 몰라도 연봉은 아마 동네가 달라서 쉽게 커버될겁니다^^ 저도 한번 제대로 배우고 싶기는 하거든요. 전에 CRO 두군데 있었는데 한군데서는 cancer study, data validation만 주로 하고, 두번째서는 주로 non-clinical을 해서 별로 배우지도 못하다가 SAS로 옮겼습니다.
SASmaster님 한번 웹R(web-r.org)에 와보셔요. 제 꿈이 R로 SAS 보다 뛰어난 프로그램을 구현하는 것입니다. 은퇴하시면 모시고 싶습니다만. ㅎㅎ
저를요?, 저는 R 에 대해서 전혀 모르는 사람입니다. 꿈이 있으면 언젠가는 이루어지리라 생각합니다. 처음에 기대했던것에서 결과가 몇%가 이루어지느냐의 차이는 있을지 몰라도, 많은경우에 결과는 아무도 모르는것이 아니겠습니까? 그래도 꿈이 있고 그 꿈을 이루려는 사람들이 아름다운것이죠. 꿈이 없이 사는것이야말로 식물인간인것 같습니다, 제가 점점 나이가 들면서 식물인간이 되어가지만요. ㅎㅎ 혹시 R로 제약회사를 파고 드실려면 좋은 방법보다도 regulation에 공부하셔야합니다. 우선 R 자체가 open source code라는것이 장점도 되지만 validation을 하기위해서는 큰 단점이 됩니다.
질문이 있습니다. 요즘 대부분 eCRF이고, CDISC로 표준화가 많이 진행되고 있는 것 같은데, 그러면 eCRF부터 TFLs까지 자동화되는게 멀지 않은것같은데요. 그래버리면 sas programmer들 곤란해지는건 아닌지요. eCRF가 SDTM 형식의 데이터를 생성한다면 safety는 SDTM에서 TFL이 가능하고 efficacy는 여전히 ADaM을 만들어야 하니 sas programmer의 손이 좀 필요할건 같습니다만...
맞아요. 점점 EDC system 들이 smart해지면서 아에 SDTM를 EDC database에서 download할수있게 하고있는데 아직까지 100%는 아니지만 곧 100%가까워 질거라고 생각합니다. 그래서 제가 SDTM conversion하는것에는 너무 신경쓰지말라고 부하직원들에게 충고를 하지요. 물론 그런일을 EDC system에서 하기에는 expert가 필요하지만 보통 SP(statistical Programmer)들은 크게 잘난척하기에는 좀 늦은것같습니다. TFL도 많은것을 자동화한 CRO들이 있어요, efficacy part는 힘들지만요. 그래서 oncology study를 하는것이 device 만드는 회사와는 하늘과 땅차이이죠. 제가 시간이 되면 임상실험에서 뭐가 차이가 나는지 글을 올리겠습니다.
하지만 임상실험에서 SP의 할일이 CDISC data conversion이나 TFL generation정도인 시대는 한참전에 지났습니다. 그래서 제가 누차 강조를 하는것이 SAS coding만 잘하는것은 그저 운전하기위해서 기본적인 운전 면허증을 따는 정도입니다. eCRF data이외에도 oncology study를 support할려면 많은 special data 들도 있읍니다. Medical Doctor들이 conference에 abstract을 보내기 위해서 아주 많은 ad-hoc report를 만들어야하는데 임상실험 data 자체를 잘알아야 support를 하지요. 물론 이럴때 biostat들이 나서서 spec을 만들기는하지만 그저 전혀 모르면서 프로그래밍을 한다는것은 바보가 되는 기분이죠. ㅎㅎ
@SASMaster 꼭 올려주세요^^ 이 자동화때문에 SAS가 이제 갈 때가 된 것 같습니다. 현재 통계는 R이 장악했고, data mining분야는 경쟁력을 상실했고, 제약회사만 남은 것 같은데... 사실 제약회사에서 SAS를 쓰는 이유가 data manipulation인데 이런식으로 데이터가 표준화되어 버리면 efficacy라도 SAS를 안쓰고 그냥 database에서 SQL로 data manipulation이 가능한데 뭐하러 SAS를 쓰겠습니까. 제가 proc sql만 쓰려고 노력하는것도 미래에 대비하기 위한 것도 있습니다.
@SASMaster oncology는 복잡하군요. 그런데 말씀하신 부분은 pre/non-clinical인가요? phase II, III가면 미리 정해진 report만 만들었던것같은데... 아니면 oncology는 좀 다른가요?
@안재형 주로 preclinical은 경비가 적게들고 compound를 계속만들기 위해서 수없이 하지만, 사실 그리 중요시하는 회사는 별로없는것같습니다. 예, 필요악이라고 해야하나요? 해야 하기는 하지만 별로 기대를 안하는... 주로 SP들의 일은 Phase II 부터 중요하고 Phase III에 가면 아~주 중요하지요. 또 Regulatory department를 도와서 FDA에 submission을 할려면 주로 SP가 biostat보다 큰 비중을 차지하게 됩니다. Oncology는 한마디로 expert가 별로 없읍니다. 자기 약이라고 해도 처음 만드는약은 본인들도 결과가 어떻게 나올지 잘 모릅니다. 그러니 수시로 결정을 바꿔야하는데 그냥 CRO에 다 100% 맡겨놓으면 어떤 결과가 나올지 뻔하죠.
@안재형 글쎄요, 미리정해놓은 report라고 할수도있지만, shell 자체는 만들지 몰라도 report content자체를 review할수있어야 하겠죠. 많은경우에 SP들이 SAS code에는 이상이 없다고 clinical science (medical doctor들이죠) 에 report를 보내는데 많이 위험하죠. 그래서 validation이나 필요없어보이는 regulation, rule, process등을 중요시 합니다.
@안재형 관심이 많으신것같은데 그러면 SAS Global보다는 PharmaSUG에 한번 가보시는것이 도움이 많이 될것같네요. 제 생각에는 SAS Global은 SAS의 새로운것들을 접하거나 SAS회사 홍보가 더 중요한것같아보여서요. ㅎㅎ
@SASMaster oncology는 그런 점이 있군요...
@SASMaster 그런데는 주로 발표하는 사람들만 보내줍니다^^ 나머지는 그냥 JSM만 갑니다.
@SASMaster 저는 주로 eCRF에서 TFLs나오게 하는 자동화에 관심이 있습니다^^ 어떻게 보면 SP의 적이죠^^ SAS내에서 부서를 옮겨서 만들어볼까 하고 있는데, 제가 만들고 싶다고 만들수 있는것도 아니고, SAS는 제약회사를 잡아놓은 고기로 취급해 더이상 resource를 투입 안하려는 경향이 있습니다. IBM이나 Google이 먼저 만들면 그제서야 울면서 뒷북이나 치겠죠.
@안재형 자동화가 많이 되었다고 볼수도있읍니다. 제가 썼던 small CRO는 EDC부터, SDTM, ADaM, TFL generation하는 것을 어느정도 자동화 했더군요. 또. Google의 Global Life Science가 앞으로 어떻게 나올지 궁금합니다. 뭐, 그래도 SP들의 일은 제가 생각하기에 앞으로 20년 충분합니다. 뭐, 제약회사가 SAS회사의 봉이라는것은 누구나 알고있고 SAS로서는 easy money인데 싫다고 할필요있나요? 그렇다고 이것저것 다른 module을 만들어보지만 제약회사에서쓰는 module이 아주 싼 base, graph, stat정도만 쓰니 더 개발할 기분이 안나겠죠. 요즘 들리는 말이 대학에서 학생들이 더이상 SAS를 쓰지않고 FDA 직원들도 R을 쓰기 시작한다고 하더군요,
@SASMaster 대학에서 SAS 안쓴지는 꽤 됐습니다. FDA에서 R쓴다는건 저도 최근에 들었습니다^^ 사실 문건웅선생님이 R로 만드신 툴만 보셔도 R로 TFLs만드는게 훨씬 쉬운걸 알 수 있습니다. 문선생님 임상시험 TFLs 만드는걸로 돈버셔도 되겠네요.
아, cadiomoon님 성함이 문건웅님이군요. R로 잘만하면 아주 작은 제약회사로서는 비싼 SAS license내지 않고 할수있어서 미래 가치가 있겠는데요. 관심이 생기는데요. 요즘은 FDA에 SAS code를 보낼필요가 없어졌다고 봐도 됩니다. 하지만 SAS는 validated software고 R은 아니다는것인데 보정해야할 필요가 있겠죠.
TFL이 뭔가요?
table, figure, listing 입니다^^
Cytel에서 아주 자세하게 설명해 놓은 것을 찾았는데 재밌는것이 Confidential 이라고 써 있네요. ㅎㅎ 그냥 TFL generation뿐이 아니라 어떻게 FDA에 보낼때 준비하는것을 CRO인 Cytel 자기들만의 방법을 설명한 file인데 다 아실필요는 없지만 TFL과 Patient Listing example을 보실수있읍니다. http://www.cytel.com/hubfs/0-library-0/pdfs/ATinazzi_SAS_Conf_Milan_2_13_13.pdf
좋은 이야기들 경청 많이 했습니다. 공부좀 해보고 자료도 좀 찾아봐야겠네요... 일단 ㅠㅠ 약어 부터 눈에 잘 안들어오네요
한국인을 못찾으신다면 미국 시민권이 있는 중국인 동기를 하나 추천해드리고 싶네요. UC계열에서 통계학사 후 몇년 일하다가 응용수학 (통계 concentration)으로 석사 졸업예정입니다. SAS나 (SAS certificate보유) 기타 프로그램에 상당히 재능이 좋고 인격적으로나 성격이 참 좋아 같이 일하기 좋은 친구입니다. 혹 괜찮으시다면 답변 남겨주시면 그 친구에게 linkedin으로 연락드리라고 말하겠습니다. 답변 기다리겠습니다.
referral 감사합니다. 미국태생 버클리대학을 나오고 몇년 CRO 경험이 있는 월남청년을 hire했읍니다.