Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und unterstĂĽtze biomedizinische Forscher bei der Datenintegration.
- Arbeitgeber: EPFL ist eine der dynamischsten Universitäten Europas mit über 17.000 Mitgliedern.
- Mitarbeitervorteile: Dynamisches Arbeitsumfeld, Zusammenarbeit mit führenden Akteuren und attraktive Beschäftigungsbedingungen.
- Warum dieser Job: Trage zu innovativer Forschung bei und arbeite in einem interdisziplinären Team.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Abschluss in Biomedizinischer Informatik oder verwandtem Bereich; Erfahrung in der Datenanalyse.
- Andere Informationen: Vertrag für 1 Jahr, verlängerbar; flexible Arbeitszeiten zwischen 80-100%.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
EPFL, the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne, is one of the most dynamic university campuses in Europe and ranks among the top 20 universities worldwide. The EPFL employs more than 6,500 people supporting the three main missions of the institution: education, research and innovation. The EPFL campus offers an exceptional working environment at the heart of a community of more than 17,000 people, including over 12,500 students and 4,000 researchers from more than 120 different countries. Biomedical Data Integration Specialist About the Swiss Data Science Center (SDSC) The Swiss Data Science Center (SDSC) is a national research infrastructure in data science and artificial intelligence (AI). Its mission\“”to enable data-driven science and innovation for societal impact\“”drives its initiatives in research projects, knowledge and technology transfer, and education. With a large multidisciplinary team of professionals in Lausanne, Zurich and Villigen, the SDSC provides expertise and services to various domains, such as health and biomedical sciences, energy and sustainability, climate and environment, and large-scale scientific infrastructures. The SDSC also offers initial and executive education programs through EPFL and ETH Zurich. Your mission You will play a critical role in bridging the gap between our engineering teams and biomedical researchers. In this interdisciplinary position, you will develop data pipelines, curate and prepare biomedical datasets for analysis and long-term storage, and serve as the primary point of contact for data onboarding and support. You will contribute to high-impact research infrastructure and projects by ensuring that high-quality, well-structured, and standards-compliant data is readily available to drive discovery and innovation. Main duties and responsibilities include Data Pipeline Development & Automation • Design, develop, and maintain workflows and scripts to ingest, transform, validate, and harmonize biomedical data. • Build tools to support data curation, annotation, and traceability. • Integrate diverse data types (, clinical records, omics, imaging) into internal or external repositories. Data Curation & Management • Ensure data consistency, completeness, and adherence to biomedical data standards (, HL7/FHIR, CDISC, OMOP, DICOM). • Develop and maintain metadata schemas and documentation to facilitate data reuse. • Perform quality control and validation checks before data publication or analysis. User Engagement & Support • Onboard new research teams and users into data management workflows. • Provide training, documentation, and ongoing support for data submission and retrieval processes. • Act as the liaison between researchers, engineers, and IT teams to define and refine data requirements. Collaboration & Alignment • Participate in project planning meetings to represent data integration perspectives. • Work closely with internal engineering teams responsible for system architecture and platform development. • Contribute to continuous improvement of data management practices and infrastructure. Your profile Education & Experience • Degree in Biomedical Informatics, Bioinformatics, Computational Biology, Data Science, or a related field. • Experience in biomedical data science including data analysis, management, curation, and integration. • Prior work in research or clinical data environments is a strong plus. Technical Skills • Proficiency in scripting languages such as Python, R, or similar. • Familiarity with workflow management tools (, Airflow, Nextflow, Snakemake) is advantageous. • Understanding of relational databases and query languages (, SQL). • Knowledge of biomedical data formats, ontologies, and standards. Soft Skills • Strong communication skills to translate technical concepts to diverse stakeholders. • Detail-oriented with a commitment to data quality and reproducibility. • Collaborative mindset and willingness to support researchers and team members. We offer • A dynamic, interdisciplinary environment at the forefront of data-driven innovation in health and biomedical research. • Opportunities to engage with leading academic, clinical, and industry stakeholders across Switzerland and beyond. • A collaborative team culture within SDSC, an institute jointly hosted by EPFL and ETH Zurich. • Attractive employment conditions in line with EPFL/ETH domain policies. Informations Contract Start Date : to be agreed Activity Rate Min : 80,00 Activity Rate Max : 100,00 Contract Type: CDD Duration: 1 year renewable Reference: 1690 For further information, please contact: jid85ee3efafr jit0731afr
Biomedical Data Integration Specialist Arbeitgeber: EPFL

Kontaktperson:
EPFL HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Biomedical Data Integration Specialist
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus dem Bereich der biomedizinischen Datenintegration in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf Datenwissenschaft und Biomedizin konzentrieren, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Verstehe die Anforderungen
Mache dich mit den spezifischen Datenstandards und -formaten vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie HL7/FHIR oder DICOM. Dies zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft, dich in die Materie einzuarbeiten.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls möglich, suche nach Praktika oder Projekten, die dir praktische Erfahrungen in der Datenintegration und -analyse bieten. Dies kann dir helfen, relevante Fähigkeiten zu entwickeln und deine Eignung für die Stelle zu unterstreichen.
✨Bereite dich auf technische Gespräche vor
Erwarte technische Interviews, in denen du deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R demonstrieren musst. Übe das Lösen von Problemen und das Erklären deiner Ansätze, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Biomedical Data Integration Specialist
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sowie deine Erfahrung mit Datenmanagement-Tools hervor. Zeige, wie diese Fähigkeiten dir helfen, die Aufgaben des Biomedical Data Integration Specialist zu erfüllen.
Erstelle ein überzeugendes Motivationsschreiben: Erkläre, warum du an der Position interessiert bist und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Mission des Swiss Data Science Center passen. Betone deine Leidenschaft für datengestützte Wissenschaft und Innovation.
PrĂĽfe deine Unterlagen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf und alle anderen Dokumente aktuell und fehlerfrei sind. Achte darauf, dass sie klar strukturiert sind und relevante Informationen schnell erkennbar sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPFL vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten des Biomedical Data Integration Specialist vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten in diese Rolle passen und bereite Beispiele vor, die deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sowie deine Erfahrung mit Datenmanagement-Tools und -Standards klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell praktische Beispiele zu geben.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du in der Lage bist, als Bindeglied zwischen Ingenieuren und Forschern zu fungieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage beispielsweise nach den aktuellen Projekten des Swiss Data Science Center oder nach den Herausforderungen, die das Team derzeit bewältigt.