Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenwissenschaftslösungen für automatisierte Labore und transformiere Rohdaten in vertrauenswürdige Informationen.
- Unternehmen: Wachsendes Biotech-Unternehmen, das KI-gestützte biologische Experimente revolutioniert.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der Biotechnologie und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Starker Hintergrund in Datenwissenschaft und Bioinformatik, Erfahrung mit Python und biologischen Daten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Adaptyv baut ein automatisiertes Labor, das es KI-Agenten ermöglicht, biologische Experimente durchzuführen. Wir betreten die Ära der agentischen Wissenschaft, in der KI-Modelle neuartige Proteine entwerfen, Hypothesen vorschlagen und experimentelle Ergebnisse iterieren können. Unsere Infrastruktur gibt KI-Agenten Zugang zur physischen Welt.
Wir sind eines der am schnellsten wachsenden Biotech-Unternehmen, das von führenden Biopharmaunternehmen, fortschrittlichen KI-Labors und Tech-Bio-Unternehmen, die das Feld vorantreiben, vertraut wird. Dies ist eine seltene Gelegenheit, einige der wichtigsten Arbeiten im Biotech-Bereich voranzutreiben.
Unser automatisiertes Labor wird von einem tiefen Software-Plus-Hardware-Stack betrieben: Laborinstrumente im Wert von Millionen USD, die in API-kontrollierbare Hardware umgekehrt wurden, Dutzende von Geräten, die durch komplexe Workflows orchestriert werden, vollständige Beobachtbarkeit von allem, was im Labor passiert, Verarbeitungs-Pipelines für unordentliche Daten aus der physischen Welt und KI-Systeme, die Produktionsergebnisse überprüfen und die Entwicklung von Assays beschleunigen.
Über die Rolle
Sie werden die Datenwissenschaftsschicht von Adaptyvs Foundry aufbauen – indem Sie zehntausende von rohen, unordentlichen experimentellen Ausgaben in saubere, vertrauenswürdige, strukturierte Daten umwandeln, auf die unsere Kunden, Modelle und Wissenschaftler angewiesen sind. Sie werden an Bindungsassays (BLI/SPR), Entwickelbarkeit, biophysikalischen und funktionalen Assays arbeiten und sicherstellen, dass die Daten genau, vergleichbar und nützlich sind.
Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Datenqualität, Bioinformatik und Datensatzaufbau. Sie werden mit Laborscientists, dem Softwareteam und Kunden zusammenarbeiten, um qualitativ hochwertige Daten zu liefern, die KI-Labors und unsere eigene wissenschaftliche Arbeit unterstützen.
Was Sie tun werden
- Die wissenschaftliche Logik der Datenqualität über die Foundry hinweg besitzen: definieren, wie „gute Daten“ für jeden Assay-Typ aussehen – erwartete Signalbereiche, Kontrollschwellen, Fehlermodi, Grenzfälle – und dies in automatisierte Prüfungen umsetzen.
- Anomalieerkennungs- und QC-Modelle entwickeln, die schlechte Daten erfassen, die das Auge übersehen würde: Assay-Abdrift, Instrumentenvariabilität, Platteneffekte, falsche Positiv- und Negativwerte – und echte Signale statistisch von Rauschen unterscheiden.
- Mit den Software- und ML-Teams zusammenarbeiten, um die automatisierten Datenpipelines zu spezifizieren, zu überprüfen und zu verbessern, die Instrumentenausgaben verarbeiten, und präzise Anforderungen dafür zurückzugeben, was markiert, automatisch abgelehnt oder zur menschlichen Überprüfung weitergeleitet werden soll.
- Experimentelle Ergebnisse mit der Proteinseite verbinden – Sequenz, Struktur und Design – damit Labor- und computergestützte Daten sich gegenseitig verstärken.
- Die Ausgaben der Foundry in strukturierte, dokumentierte, benchmarkfähige Datensätze umwandeln, die ein echtes Asset für unsere Kunden und für das Training und die Bewertung von Protein-Design-Modellen darstellen.
- Echte statistische Strenge auf multikonditionale Daten im großen Maßstab anwenden – Tausende von Proben über Hunderte von gleichzeitigen Experimenten – und die Ergebnisse interpretierbar und vergleichbar über verschiedene Durchläufe machen.
Was wir suchen
- Starker Hintergrund in Datenwissenschaft/Bioinformatik – fließend in Python (pandas, numpy, der wissenschaftlichen Stack) und komfortabel im Umgang mit unordentlichen, realen experimentellen Daten von Anfang bis Ende.
- Echtes biologisches Verständnis – Sie verstehen Proteine, Assays und Sequenz/Struktur/Funktion gut genug, um die Daten zu interpretieren und nicht nur zu verarbeiten.
- Statistische Reife – Erfahrung mit Prozesskontrolle, Anomalieerkennung, Umgang mit Variabilität und Batch-Effekten; Sie können Drift von Rauschen unterscheiden und die Entscheidung verteidigen.
- Produktiver Builder mit den Nachweisen, um es zu beweisen. Sie haben Pipelines, Tools, Modelle, Datensätze erstellt und können auf konkrete Dinge verweisen, die Sie von Anfang bis Ende gebaut und in der Praxis eingesetzt haben.
- AI-native Builder – Sie bauen standardmäßig mit Codierungsagenten wie Claude Code und haben ein scharfes Urteilsvermögen darüber, was sie produzieren.
- Interdisziplinär aus Instinkt. Sie sind motiviert, über die Laborbank, Software und ML hinweg zu arbeiten, und betrachten Automatisierung und Dateninfrastruktur als Teil Ihrer Arbeit.
- Bonus: Erfahrung mit Protein-/Sequenzstruktur-Daten (Bioinformatik-Tools, strukturelle Daten), ML auf experimentellen Daten oder dem Aufbau von Datensätzen für das Training und die Bewertung von Modellen.
Details
Standort: Lausanne, Schweiz (vor Ort)
Typ: Vollzeit
Startdatum: ASAP
Data Scientist, Lab & Protein Data Arbeitgeber: Founderful
Adaptyv ist ein innovatives Biotech-Unternehmen mit Sitz in Lausanne, das an der Spitze der automatisierten Labortechnologie steht. Wir bieten unseren Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten im Bereich der KI-gestützten Biowissenschaften zu arbeiten, sondern fördern auch eine dynamische und kollaborative Arbeitskultur, die persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung unterstützt. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem inspirierenden Umfeld, in dem sie ihre Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und Bioinformatik weiterentwickeln können, während sie an bedeutenden wissenschaftlichen Durchbrüchen mitwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist, Lab & Protein Data erhalten könnten
✨Netzwerken über Branchenveranstaltungen
Such nach Konferenzen und Messen in der Biotechnologie, die in der Nähe stattfinden. Diese Events sind eine super Gelegenheit, um direkt mit Leuten von Unternehmen wie Founderful zu quatschen, mehr über deren aktuelle Projekte zu erfahren und deinen ersten Fuß in die Tür zu bekommen.
✨LinkedIn-Gruppen beitreten
Schau dir LinkedIn-Gruppen an, die sich auf Biotechnologie konzentrieren. Hier kannst du Fragen stellen, dich an Diskussionen beteiligen und herausfinden, welche Fähigkeiten gerade gefragt sind. Vielleicht bemerkst du auch, dass jemand von Founderful aktiv ist und du direkt Kontakt aufnehmen kannst.
✨Praktische Erfahrungen durch Nebenprojekte
Nutze deine Freizeit, um an kleinen Projekten oder Forschungsarbeiten in der Biotechnologie zu arbeiten. Das zeigt Initiative und gibt dir nicht nur mehr Wissen, sondern auch etwas Konkretes zum Zeigen bei Bewerbungsgesprächen, wenn du für die Vollzeitstelle bei Founderful vorsprichst.
✨Wie bei uns: Durch eigene Initiativen hervorstechen
Wir wissen, dass Selbstinitiativen gefragt sind! Wenn du dich in der Biotechnologie bewähren möchtest, kannst du zum Beispiel einen Blog über aktuelle Trends starten oder an Open-Source-Projekten mitarbeiten. Zeig deine Leidenschaft und wieso gerade du perfekt zu Founderful passt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist, Lab & Protein Data mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Hebe deine Biotechnologie-Expertise hervor:Da es sich um ein Vollzeit-Stellenangebot im Bereich Biotechnologie handelt, solltest du deine relevanten Kenntnisse und Erfahrungen klar und deutlich präsentieren. Achte darauf, spezifische Projekte oder Forschungen, an denen du gearbeitet hast, zu erwähnen und welche Techniken oder Technologien du dabei verwendet hast.
Verweise auf relevante Zertifikate oder Abschlüsse:Im Bereich Biotechnologie sind bestimmte Abschlüsse und Zertifikate besonders wichtig. Stelle sicher, dass dein Lebenslauf deine akademische Ausbildung und eventuell relevante Zertifikate, wie beispielsweise Laborzertifikate, gut zur Geltung bringt. Diese könnten für Founderful entscheidend sein, um deine Qualifikation für Data Scientist, Lab & Protein Data zu unterstreichen.
Erkläre deine Motivation für den Einstieg:In deinem Motivationsschreiben solltest du klar herausstellen, warum du gerade bei Founderful im Bereich Biotechnologie arbeiten möchtest. Vielleicht hast du ein persönliches Interesse an der Biotechnologie oder bewunderst die Projekte, die das Unternehmen durchführt. Zeig uns, was dich antreibt und warum du ein wertvolles Mitglied im Team sein würdest!
Lass deine Leidenschaft durchscheinen:Nutze die Gelegenheit, in deinem Anschreiben oder Lebenslauf zu zeigen, was dich an der Biotechnologie fasziniert. Zeige in deinen Worten, dass du für diesen Bereich brennst und bereit bist, deine Kenntnisse und Fähigkeiten in einem Vollzeitjob bei Founderful einzubringen. Das hebt dich von anderen Bewerbungen ab!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Founderful vorbereitet
✨Verstehe die biologischen Grundlagen
Egal, ob es um Labortechniken oder molekulare Biologie geht – mach dich mit den grundlegenden biologischen Konzepten vertraut, die für das Unternehmen wichtig sind. Bei einem Gespräch mit Founderful könnten dir technische Fragen zu Experimenten oder spezifischen Methoden gestellt werden, also sei vorbereitet, deine Kenntnisse überzeugend zu präsentieren.
✨Portfolio der bisherigen Projekte
Stell sicher, dass du eine Auswahl von Projekten hast, die du während des Interviews präsentieren kannst. Das könnte alles von Praktika bis zu Uni-Projekten sein, die deine praktischen Fähigkeiten in der Biotechnologie demonstrieren. Dadurch zeigst du nicht nur deine Erfahrung, sondern auch dein Engagement für das Fachgebiet.
✨Soft Skills sind wichtig!
In der Biotechnologie sind Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten entscheidend. Sei bereit, Beispiele zu geben, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder komplexe Informationen einfach vermitteln konntest. Founderful wird wahrscheinlich wissen wollen, wie du dich in einem Team von Wissenschaftlern einbringst.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand – auch mit aktuellen Entwicklungen
Schau dir einige der neuesten Trends oder Technologien in der Biotechnologie an, wie CRISPR oder personalisierte Medizin. Wenn du über aktuelle Themen sprichst, zeigst du nicht nur dein Interesse an der Branche, sondern kannst auch deine Initiativen zur kontinuierlichen Weiterbildung unter Beweis stellen, was für Founderful sicher beeindruckend ist.
