Data Team Lead

Данные – это в сухом остатке то, ради чего проводятся все клинические исследования. Нет данных, подтверждающих эффективность и безопасность – нет регистрации препарата (всякое бывает, конечно, но в идеальном мире по идее должно быть так). Нет данных о том, что ваш препарат помогает пациентам с определенным заболеванием – нельзя включить это показание в инструкцию. Примеры можно перечислять долго. На страже данных в исследованиях стоят дата менеджеры – люди, которые фактически связывают исследовательские центры и врачей, которые эти данные собирают у пациентов, и биостатистиков, которые потом эти данные анализируют.

Сегодняшнее интервью про одну из возможных позиций в дата-менежменте, связанную и с данными, и с людьми. Динара работает в крупной контрактно-исследовательской организации и сейчас живет в Нидерландах.

Как ты попала в эту сферу, с чего начинала?

Я закончила фармацевтический факультет. Еще в университете мне повезло попасть на смену одного образовательного лагеря, где нам подробно рассказывали про клинические исследования. Тогда я подумала: «Вау, как интересно, было бы круто работать в этой сфере». А потом закончила университет и пошла работать в аптеку (хаха). Очень быстро поняла, что это не мое, и начала искать новые варианты. До сих пор думаю, что мне сильно повезло с первой работой в исследованиях. Я жила в Самаре и это не тот город, где работы в сфере клинических исследований много. Но мне случайно попалась вакансия с удаленной позицией в небольшой контрактно-исследовательской организации, где готовы были брать человека без опыта и обучать дата менеджменту с нуля. Правда, после первого разговора тренер, который должен был меня обучать, отказался со мной работать, потому что не было опыта и глубоких знаний в клинических исследований, а без этого погружать в дата менеджмент он считал бессмысленным. Было обидно, конечно. Но руководитель компании в меня поверил (спасибо!) и все-таки уговорил тренера провести пару занятий. В итоге пара занятий превратились в годовое обучение параллельно с реальными проектами и выстраиванием процессов в отделе. Иногда было безумно сложно. Но мне так сильно не хотелось работать в аптеке, что я просто зубами схватилась за эту возможность и очень много работала, чтобы со всем разобраться. Так как компания была очень маленькая, заодно я набралась опыта и в проектном менеджменте, и в разработке документов для клинических исследований, и в клинических исследованиях изнутри (была со-исследователем в нескольких международных исследованиях). Три года работы заложили всю базу моих знаний и навыков в дата менеджменте. Мне кажется, что маленькие компании в этом плане – топ, лучшее первое место работы. Потом я какое-то время работала в фармацевтической компании специалистом по клиническим исследованиям и мало занималась дата менеджментом. А дальше снова вернулась в контрактно-исследовательские организации. Почти три года проработала в небольшой компании – занималась проектным менеджментом, поруководила отделом, плюс дата менеджмент наконец-то вернулся в мою жизнь. Мы сделали несколько исследований разных фаз, переезжали на новую платформу для работы, пытались настроить процессы – в общем, было интересно. Сейчас я работаю в крупной контрактно-исследовательской организации и занимаюсь исключительно дата менеджментом.

В чем заключается твоя работа?

Моя позиция называется Data Team Lead, и я отвечаю за все дата менеджмент направление в рамках исследований, в которых работаю. У меня в работе сейчас несколько международных исследований в разных нозологиях, и моя задача – организовать сбор данных и работу с ними так, чтобы на выходе получились качественные данные. Для этого нам надо собрать команду, продумать, разработать и отвалидировать систему для сбора данных, чтобы собрать все нужные по протоколу данные и не собрать лишнего. Когда все готово, важно организовать работу по чистке данных, чтобы регулярно следить за тем, что исследователи не вносят ерунду. Если вносят что-то не то, то вешать квери/кверить (это от англ. query – запрос) и просить уточнить/подтвердить/поправить что-то. Следить, чтобы термины кодировались в срок. Если нужны какие-то правки в системе, вносить и валидировать. Сверять данные по безопасности с клиентом. Если есть какие-то промежуточные анализы, организовать работу так, чтобы биостатистики получили все в срок. Если есть вопросы, отвечать. Если есть проблемы, решать. Все это ещё приправлено большим количеством документов, конечно! Так что, в целом, если посмотреть со стороны, то я просто сижу за компьютером, хожу на митинги (иногда по 4 часа на дню), но отвечаю за очень важное дело и за то, чтобы команда дата менеджмента в исследовании работала и делала все в срок.

Что в работе приносит вам радость и удовлетворение?

Когда все работает как по часам — данные собираются, ошибок немного, исследовательские центры вносят все в срок, команда работает, а на выходе получается чистенькая (насколько возможно) выгрузка данных. Без проблем, конечно, не бывает, и когда мы их решаем — это тоже радость. Правда, перед этим ты сначала злишься, ругаешься и не хочешь ничего решать вообще! Особенно, если проект ты ведёшь не с начала, а он достался тебе со всеми своими проблемами)

Какому человеку может подойти такая работа?

Творческим занудам! Занудам — потому что много надо держать в голове, следить за процессами, напоминать людям о сроках и обещаниях, а ещё надо быть упёртым и въедливым во многих вопросах. Творческим — потому что надо придумывать как маленькие детали будут влиять на общую картину, как качественно собрать данные, как изящно решить проблему, как донести мысль свою до всех и вот такое. Но лучше быть больше занудой. Творчество всё-таки меньше.

Что нужно знать и уметь?

Я бы сказала так — знать английский, разбираться в основах клинических исследований, понимать откуда берутся данные и что с ними может происходить, понимать технические основные того, как работают системы сбора данных. В идеале ещё понимать как мыслят врачи (необязательно, но бывает полезно) и уметь объяснять сложное простыми словами. Но если вы без опыта, то в целом есть шанс, что вас всему этому научат внутри компании.

Что можно сделать уже сейчас, чтобы студент или молодой специалист мог стать ближе к этой сфере?

Из адекватных источников информации есть курс Clinical Data Management на Coursera. Можно пройти его, чтобы получить общее представление о дата менеджменте. На той же Coursera есть три курса про жизненный цикл препарата (Drug Development, Drug Discovery, Drug Commercialisation) — их тоже можно изучить, чтобы лучше понимать, что вообще происходит в фарме с препаратами. Как ни странно, но ещё стоит подтянуть навыки в Excel — поизучать формулы, научиться управляться с большими массивами данных. Можно изучить основы программирования, потому что в дата менеджменте есть и технические аспекты, лишним не будет. Учите английский обязательно. А дальше, если есть возможность, пойти в небольшую контрактно-исследовательскую компанию и набраться опыта работы в полях. Пусть даже этот опыт сначала будет не совсем про дата менеджмент.