Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Datenvalidierungsprotokolle für biologische Datensätze.
- Arbeitgeber: Bioptimus, ein innovatives Start-up im Bereich KI und Biowissenschaften.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitszeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Biomedizin mit bahnbrechenden KI-Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Biologie, Datenwissenschaft und Programmierung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 70000 € pro Jahr.
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 erstklassiges 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:
- Datenvalidierungspipeline-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. Kommunizieren Sie die Ergebnisse und Empfehlungen zur Datenqualität effektiv an technische und nicht-technische Stakeholder. Kommunizieren und synchronisieren Sie sich mit externen Datenanbietern.
- Dokumentation & Berichterstattung: Führen Sie eine detaillierte Dokumentation der Verfahren zur Datenqualitätsbewertung, der Validierungsergebnisse und der Datenspezifikationen. Erstellen Sie regelmäßige Berichte über Datenqualitätsmetriken und -trends.
- Datenquellenbewertung: Bewerten 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 über die neuesten Best Practices und Tools zur Datenqualität im biologischen Bereich informiert. Schlagen Sie Verbesserungen unserer Prozesse und Pipelines zur Datenqualitätsbewertung vor und setzen Sie diese um.
Was Sie mitbringen:
- Eine „Team-first“-Einstellung; unabhängig, neugierig und detailorientiert; gedeihen in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld; und Spaß an der Zusammenarbeit.
- Starke Fachkenntnisse in Biologie sowie starke rechnerische, praktische Fähigkeiten.
- Omics-Datenexpertise: Tiefes Verständnis der Transkriptomdatenarten (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 Datenvalidierungswerkzeugen und -techniken.
- 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, um Ergebnisse und Empfehlungen zur Datenqualität effektiv zu vermitteln.
- Bildungshintergrund: MSc in Biologie, Computational Biology, Bioinformatik.
Wie Sie herausstechen 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 beim Aufbau oder Beitrag zu großangelegten Datensammlungen (z.B. Human Cell Atlas).
- Räumliche Ausrichtung multimodaler Datensätze (z.B. Ausrichtung zwischen verschiedenen Bildgebungsmodalitäten).
Der Bewerbungsprozess:
- 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 technische Bewertung (bis zu 1 Stunde und 30 Minuten) 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 (Hausaufgabe): Basierend auf dem Ergebnis des vorherigen Gesprächs erhalten Sie eine Hausaufgabe zur Datenkuratierung. Diese Aufgabe umfasst ein oder mehrere wichtige Datenmodalitäten und besteht aus der Einreichung von Python-Code und einem detaillierten Bericht über Ihre Arbeit.
- Präsentation der Aufgabe & Technisches Q&A (60 min): Sie präsentieren Ihre Hausaufgabe einem breiteren Team. Sie sind auch eingeladen, eine kurze Präsentation Ihrer bisherigen Erfahrungen einzuschließen. Diese Sitzung besteht aus einer 30-minütigen Präsentation, gefolgt von einer 30-minütigen Q&A-Runde, um Ihre Hausaufgabe zu besprechen und Ihre tiefere technische Expertise zu ergründen.
- Executive Interview (30 min): Eine umfassende Diskussion mit unserer Senior Leadership. Diese Sitzung geht über die technische Kompetenz hinaus und konzentriert sich auf langfristige Vision, Werte und gegenseitiges Potenzial.
- 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:
- Sie werden Teil eines bahnbrechenden Teams, das an der Schnittstelle von KI, Biotechnologie und biomedizinischer Forschung arbeitet.
- Übernehmen Sie eine hochwirksame Führungsrolle, die die Zukunft der biomedizinischen KI durch strategische Datenpartnerschaften gestaltet.
- Arbeiten Sie in einem kollaborativen, innovationsgetriebenen Umfeld 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 danach zu streben, ein integratives Umfeld zu schaffen, das jeden Mitarbeiter und Kandidaten willkommen heißt.
Biology Data Quality Engineer Arbeitgeber: Bioptimus
Kontaktperson:
Bioptimus HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Biology Data Quality Engineer
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihrer Arbeit oder dem Unternehmen. So zeigst du Interesse und baust wertvolle Netzwerke auf.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Interviews vor! Informiere dich über Bioptimus, ihre Projekte und die neuesten Entwicklungen in der Biotechnologie. Wenn du zeigst, dass du die Branche verstehst, hebst du dich von anderen Bewerbern ab.
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind Gold wert! Wenn du die Möglichkeit hast, an Projekten oder Hackathons teilzunehmen, nutze sie. Das zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für das Fachgebiet.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt, dass du wirklich an der Stelle interessiert bist und gibt dir die Chance, dich von anderen Bewerbungen abzuheben. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Biology Data Quality Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deiner Leidenschaft für Biologie und wie du zur Mission von Bioptimus beitragen kannst.
Betone deine relevanten Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Datenqualität und biologischen Datensätzen klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Kenntnisse in Python und deine analytischen Fähigkeiten dir helfen, die Herausforderungen in dieser Rolle zu meistern.
Sei präzise und strukturiert: Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben gut strukturiert sind. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine wichtigsten Punkte hervorzuheben. Wir lieben es, wenn Informationen schnell und einfach zu erfassen sind!
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Informationen direkt erhalten und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bioptimus vorbereitest
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den verschiedenen biologischen Datentypen vertraut, die in der Rolle des Biology Data Quality Engineer wichtig sind. Lies über Omics-Daten, Histologie und klinische Daten, um ein tiefes Verständnis für deren spezifische Qualitätsanforderungen zu entwickeln.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle technische Fähigkeiten erfordert, solltest du dich auf Fragen zu Python und Datenvalidierung vorbereiten. Übe das Lösen von Programmieraufgaben und stelle sicher, dass du die gängigen Datenvisualisierungsbibliotheken kennst, um deine Kenntnisse im Interview zu demonstrieren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Sei bereit, deine Ergebnisse und Empfehlungen klar und präzise zu kommunizieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder deine Ansichten verstehen können.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Betone während des Interviews deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit. Gib Beispiele dafür, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen Teams gearbeitet hast, um Datenqualitätsprobleme zu lösen oder Standards zu implementieren.