早上七点四十，我挤上了红线地铁。车厢里一半是学生，一半是和我们一样背着双肩包的药企打工人。出站时看了眼手机，三个Slack消息，一个是从西海岸发来的，另一个是波士顿本部的统计经理问我今天的会议时间。
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到公司先冲了杯咖啡。我们这层实验室和办公区混在一起，空气中常年飘着培养基的味道和咖啡香。坐下打开Jupyter Notebook，昨天跑的模型出了结果，AUC勉强过了0.7，但临床那头肯定不满意。九点半的站会是雷打不动的，统计组、临床组、数据管理轮番过进度。我负责的那个三期试验的biomarker分析卡在数据质量问题上，EDC系统导出的数据又有缺失模式，得和DM扯皮。
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十一点和临床科学家开会。对方是MD，对机器学习不太感冒，但FDA最近在推real-world evidence，公司不得不跟上。我解释为什么XGBoost比逻辑回归更适合这个biomarker筛选项目，他说那你给我一个能解释的P值。我笑了笑说行。
中午带饭去查尔斯河边吃的。公司冰箱里有免费酸奶和面包，顺手拿一个。边吃边刷LinkedIn，看到前同事跳去了flag，想了想波士顿的生活成本，觉得现在这样也还行。
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下午两点给VP做项目update，十分钟讲完结果，然后被问了二十分钟“这个模型到底能不能帮我们省临床试验的money”。我指着验证曲线说假阳性率降了15%，他点头，让我写个memo发给监管事务组参考。
四点以后终于安静下来。开始写Python脚本，把新来的蛋白质组学数据整合进去。隔壁组的生信小哥过来问能不能共用我写的feature engineering pipeline，我扔了个git link给他。
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六点下班，走之前顺手把明天的task在Jira上拖了拖。出公司门天还亮着，波士顿夏天就这点好。手机弹出消息，波士顿本地的drug discovery meetup下周有活动，犹豫了三秒，点了interested。
这就是我在中型药企DS的日常——不是在写代码，就是在解释为什么代码能帮公司少亏点money。
还有DS / DA 的openings（junior）. 也有intern .厚/苔/d/M
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