Ich werde Design und Analyse von DoE-Studien für die pharmazeutische Prozesscharakterisierung durchführen

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Pharma-Statistiker, DoE, QbD, GMP, CMC, Prozessvalidierung

Ich bin Pharma-Statistiker mit über 20 Jahren Erfahrung in der API-Herstellung — zunächst als chemischer Prozessentwickler, später als CMC/MSAT-Statistiker. Ich verstehe deinen Prozess, nicht nur dein...
Über diesen Service

Entwickelst oder optimierst du einen pharmazeutischen Herstellungsprozess und brauchst eine strenge, prüfungsbereite statistische Unterstützung für dein Design of Experiments?

Ich bringe über 20 Jahre praktische Erfahrung in der API-Herstellung mit, zunächst als chemischer Prozessentwickler, später als CMC/MSAT-Statistiker. Ich rechne nicht nur die Zahlen: Ich verstehe die Chemie, die GMP-Beschränkungen und was die Ergebnisse tatsächlich für deinen Prozess bedeuten.

Wobei ich dir helfen kann:

  • Screening-Designs (Plackett-Burman, fractional factorial), um kritische Prozessparameter (CPPs) zu identifizieren
  • Response Surface Methodology (RSM) für Prozessoptimierung und Definition des Designraums
  • Mischungsdesigns für Formulierungsstudien
  • Vollfaktorielle und individuelle Designs für Robustheitsstudien
  • Statistische Analyse, Interpretation und Berichtserstellung (Minitab, MODDE, R, Python)
  • QbD-konforme Dokumentation, die für CMC-Regulierungsanträge geeignet ist

Was du bekommst:

  • Ein klares, gut strukturiertes statistisches Bericht
  • Interpretation, die auf Prozesswissen basiert, nicht nur auf p-Werten
  • Lieferungen, die für den internen Gebrauch oder die regulatorische Überprüfung formatiert sind

Typische Kunden: Pharma- und Biotech-Unternehmen, CROs, MSAT- und R&D-Teams ohne eigene statistische Unterstützung.

Unsicher, ob du

Programmiersprache:

Python

R

Technologie:

Google Sheets

Jupyter-Notizbuch

SAS

Analyse-Typ:

Quantitative Analyse

statistische Analyse

Expertise:

Versuchsplanung

Algorithmen

Wahrscheinlichkeit

Tools:

Jamovi

Minitab

RStudio

Andere