Biology Data Quality Engineer

Bioptimus baut das erste universelle KI-Grundlagenmodell für Biologie auf, um bahnbrechende Entdeckungen zu fördern und Innovationen in der Biomedizin zu beschleunigen. Mit mehr als 75 Millionen Dollar an Finanzierung ist Bioptimus ein schnell wachsendes Start-up mit Sitz in Paris, das im Oktober 2023 gegründet wurde. Unterstützt von führenden internationalen Risikokapitalgebern, definiert unser weltklasse Team von Wissenschaftlern und Ingenieuren die Grenzen von KI und Lebenswissenschaften neu.

Wir suchen einen akribischen und detailorientierten Biology Data Quality Engineer, um die Integrität und Nutzbarkeit der verschiedenen und komplexen Datensätze sicherzustellen, die zentral für unsere Mission sind. In dieser kritischen Rolle werden Sie Ihr Fachwissen in Biologie, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen nutzen, um die Qualität und Konsistenz biologischer Daten zu gewährleisten, die zur Schulung und Bewertung unserer Grundlagenmodelle verwendet werden. Sie arbeiten in Zusammenarbeit mit dem R&D-Team und unseren Ingenieuren, um sicherzustellen, dass unsere Daten die höchsten Standards erfüllen.

Was Sie tun werden:

• Datenvalidierung Pipeline Entwicklung: Entwickeln und implementieren Sie umfassende Datenvalidierungsprotokolle für verschiedene biologische Datensätze (Histologie, Omics, klinisch). Sicherstellen der Datenintegrität, Konsistenz und Genauigkeit durch rigorose Qualitätsprüfungen. Entwerfen und Implementieren automatisierter Datenqualitäts-Pipelines zur Rationalisierung der Datenvalidierung und frühzeitigen Identifizierung potenzieller Probleme im Datenverarbeitungsworkflow.
• Datenkuratierung & Standardisierung: Etablieren und Durchsetzen von Datenstandardisierungspraktiken zur Erleichterung der nahtlosen Integration und Analyse verschiedener Datentypen. Kuratieren von Datensätzen zur Verbesserung ihrer Nutzbarkeit für maschinelles Lernen.
• Zusammenarbeit & Kommunikation: Eng mit dem R&D-Team zusammenarbeiten, um Datenanforderungen zu verstehen und Bedenken hinsichtlich der Datenqualität zu adressieren. Effektive Kommunikation von Ergebnissen und Empfehlungen zur Datenqualität an technische und nicht-technische Stakeholder. Kommunikation und Synchronisation mit externen Datenanbietern.
• Dokumentation & Berichterstattung: Führen Sie eine detaillierte Dokumentation der Verfahren zur Datenqualitätsbewertung, Validierungsergebnisse und Datenspezifikationen. Regelmäßige Berichterstattung über Datenqualitätsmetriken und -trends.
• Datenquellenbewertung: Evaluieren und validieren Sie externe öffentliche Datenquellen, um sicherzustellen, dass sie unseren Qualitätsstandards entsprechen und für die Einbeziehung in unser Training des Grundlagenmodells geeignet sind.
• Kontinuierliche Verbesserung: Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der besten Praktiken und Werkzeuge zur Datenqualität im biologischen Bereich. Vorschläge und Implementierung von Verbesserungen unserer Prozesse und Pipelines zur Datenqualitätsbewertung.

Was Sie mitbringen:

• Omics-Datenexpertise: Tiefes Verständnis der Transkriptom-Datentypen (Bulk, Einzelzelle, räumlich) und deren spezifische Qualitätsüberlegungen. Gute Kenntnisse in Genomik und Proteomik.
• Datenqualitätsmanagement: Nachgewiesene Erfahrung in der Implementierung von Verfahren und Pipelines zur Datenqualitätskontrolle. Vertrautheit mit Werkzeugen und Techniken zur Datenvalidierung.
• Analytische Fähigkeiten: Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten zur Identifizierung und Lösung von Problemen mit der Datenqualität.
• Programmierung & Datenanalyse: Beherrschung von Python, gute Kenntnisse von Datenvisualisierungsbibliotheken (z.B. matplotlib).
• Kommunikationsfähigkeiten: Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten zur effektiven Übermittlung von Ergebnissen und Empfehlungen zur Datenqualität.
• Bildungsweg: MSc in Biologie, Computational Biology, Bioinformatik.

Wie Sie sich abheben können:

• Computational Pathology Datenexpertise: Erfahrung in der maschinellen Lernanalyse von Histologie-Bildern.
• Cloud-Expertise: Erfahrung mit AWS.
• Datenannotierungserfahrung: Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Richtlinien und Prozessen zur Datenannotierung. Erfahrung mit Datenontologien.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau oder Beitrag zu großangelegten Datensammlungen (z.B. Human Cell Atlas).
• Räumliche Ausrichtung multimodaler Datensätze (z.B. Ausrichtung zwischen verschiedenen Bildgebungsmodalitäten).

Der Bewerberprozess:

• Screening: Nach Ihrer Bewerbung wird das Einstellungsteam Ihre Unterlagen überprüfen, um festzustellen, ob Ihre Berufserfahrung und Fähigkeiten mit den erforderlichen Qualifikationen dieser Position übereinstimmen.
• Technische Bewertung: Aufgrund der technischen Natur der Rolle werden Sie eingeladen, eine zeitlich begrenzte (1,5 Stunden) technische Bewertung auf einer speziellen Plattform abzulegen. Diese Phase besteht aus einer kurzen Reihe von Python-Übungen, die Ihre Programmierkenntnisse bewerten sollen.
• Interviews:
  • Einstellungsmanager (30 min): Ein Gespräch mit dem Einstellungsmanager, um Ihren Hintergrund, Ihre Motivation und Ihre Expertise zu besprechen. Dies umfasst eine eingehende Untersuchung Ihrer technischen Fähigkeiten, einschließlich Ihrer Erfahrungen mit Programmierung und Cloud-Umgebungen.
  • Datenkuratierungsprojekt (Take-home): Das Einstellungsteam wird ein einführendes Gespräch mit Ihnen führen, um Erwartungen an die Rolle zu teilen und Ihnen eine Datenkuratierungsaufgabe zu geben. Diese Aufgabe umfasst ein oder mehrere wichtige Datenmodalitäten und besteht aus der Einreichung von Python-Code und einem detaillierten Bericht über Ihre Arbeit. Sie werden Ihre Arbeit dem Team präsentieren und ein Interview führen, um Ihr Wissen über Datenmodalitäten und relevante technische Artefakte zu erkunden.
  • Teamfit (Reihe von 30-minütigen Gesprächen): Sie werden Mitglieder unseres Teams aus verschiedenen Funktionen treffen. Dies ist eine Gelegenheit für uns, Ihre „Community Builder“-Mentalität zu bewerten und für Sie, die Kultur zu beurteilen, die Sie unterstützen werden.
• Angebot: Nach Abschluss der Interviews wird unser Einstellungsteam eine endgültige Entscheidung treffen und sich mit Ihnen in Verbindung setzen, um das Ergebnis Ihrer Interviews mitzuteilen. Wenn das Team fortfahren möchte, wird der Recruiter die Einzelheiten unseres vorgeschlagenen Angebots mit Ihnen besprechen.
• Onboarding: Wir freuen uns, Sie im Team willkommen zu heißen. Sobald Sie unser Angebot angenommen und unterzeichnet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um den Prozess des Onboardings bei Bioptimus zu beginnen.

Warum dies eine einzigartige Gelegenheit ist:

• Seien Sie Teil eines bahnbrechenden Teams, das an der Schnittstelle von KI, Biotechnologie und biomedizinischer Forschung arbeitet.
• Übernehmen Sie eine hochwirksame Führungsrolle und gestalten Sie die Zukunft der biomedizinischen KI durch strategische Datenpartnerschaften.
• Arbeiten Sie in einer kollaborativen, innovationsgetriebenen Umgebung mit führenden Forschern und Branchenexperten.

Und profitieren Sie von:

• Ein kollaboratives und missionsorientiertes Arbeitsumfeld.
• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienpaket.
• Flexible Arbeitsbedingungen, einschließlich Remote-Optionen.
• Chancen für berufliches Wachstum und Führungskräfteentwicklung.
• Gestalten Sie die Zukunft der Biologie und KI, indem Sie zu bahnbrechenden Arbeiten beitragen.

Wir glauben, dass die einzigartigen Beiträge aller Bioptimisten unseren Erfolg ausmachen. Um sicherzustellen, dass unsere Kultur weiterhin die Perspektiven und Erfahrungen aller einbezieht, diskriminieren wir niemals aufgrund von Rasse, Religion, nationaler Herkunft, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Alter oder Familienstand oder Behinderungsstatus. Entscheidungen im Zusammenhang mit der Einstellung werden fair getroffen, und wir bieten allen qualifizierten Kandidaten gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten. Wir übernehmen die Verantwortung, stets ein integratives Umfeld zu schaffen, das jeden Mitarbeiter und Kandidaten willkommen heißt.