Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und arbeite eng mit Wissenschaftlern zusammen.
- Unternehmen: TetraScience, führend in wissenschaftlicher Daten- und KI-Cloud-Technologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, großzügiger Urlaub und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und persönliches Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lebenswissenschaften mit bahnbrechenden KI-Lösungen.
- Qualifikationen: PhD oder Master in Lebenswissenschaften mit umfangreicher Erfahrung in der Arzneimittelforschung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
ppbAbout TetraScience /b /ppTetraScience is the Scientific Data and AI Company building Tetra OS, the operating system for scientific intelligence. We help the world’s leading life sciences firms turn fragmented scientific data into AI-native assets and scientific workflows that accelerate discovery, development, and manufacturing. TetraScience’s growing ecosystem of strategic partners includes NVIDIA, Databricks, Thermo Fisher Scientific, Snowflake, Google, and Microsoft. /ppIn connection with your candidacy, you will be asked to carefully review “The Tetra Way,” authored by our CEO, Patrick Grady; it is impossible to overstate the importance of this document, and you should take it literally as you decide whether our mission, culture, and expectations are right for you. /ppbWho You Are /b /ppYou are a bproduct-minded, outcome-obsessed /b driver of technical scientific solutions. /ppYou a bhigh velocity self-starter. /b You refuse to let uncertainty obstruct your path to designing and building solutions. /ppYou broll up your sleeves, try things out, and get things done /b. You do not hesitate to prototype, demo, and build in order to accelerate delivery of products for your end users. /ppYou thrive in environments where byou can collaborate with scientists, product managers, and engineers /b to transform complex scientific data into actionable outcomes. Your ability to engage with scientists and business leaders alike makes you a key player in maximizing the value of scientific data. /ppWith rich experience applying cutting edge data methodologies to the biopharma RD domain, you bridge understanding between present-day pain points and generalisable solutions. /ppYou are an binsatiable learner /b, with a track record of deeply learning new tools, methods, and domains. /ppYou fundamentally embody the principles of extreme ownership and have a demonstrated history of building extensible data models and applications for Biopharma end users to maximize value from their data via analysis and integration with AI/ML. /ppThis role will require extreme self-discipline and determination as we forge a category that will fundamentally and forever change the life science industry. /ph3What You Have Done /h3ullibPhD with +4 years or Masters with +8 years of industry experience in life sciences /b with extensive domain knowledge in drug discovery (target ID through lead optimization), preclinical development, CMC (all drug modalities), or product quality testing. /liliProven track record of defining, designing, prototyping, and implementing productised AI/ML-driven use cases in cloud environments /liliCollaborated with cross-functional teams, including product managers, software engineers, and scientific stakeholders. /liliPerformed extensive exploratory data analysis and workflow optimisation to enable scientific outcomes not previously possible. /liliEngaged diverse audiences, from scientists to executive stakeholders using your excellent communication and storytelling abilities. /liliAdvised scientists in a consulting capacity to further research, development, and quality testing outcomes. /li /ulh3bWhat You Will Do /b /h3ullibYou will be a critical team member in a unique partnership to industrialise Scientific AI /b. As such, you willb engage directly with customers onsite a couple of days per week in the Frankfurt Region, /b building strong relationships, deeply understanding their scientific data challenges and requirements, and accelerating solutions. /lilibDesign and implement extensible, reusable data models /b that efficiently capture and organise scientific data for scientific use cases, ensuring scalability and future adaptability. /liliTranslate scientific data workflows into robust solutions leveraging the Tetra Data Platform. /liliOwn, scope, prototype and implement solutions including: /liulliData model design (tabular JSON) /liliPython-based parser development. /liliLab software (e.g., ELN/LIMS) integration via APIs. /liliData visualisation and app development in Python (using app frameworks like Streamlit and plotting tools like holoviews and Plotly) /liliCollaborate with Scientific Business Analysts (SBAs), customer scientists and applied AI engineers to develop and deploy models (ML, AI, mechanistic, statistical, hybrid) /liliProgrammatically interrogating proprietary instrument output files. /li /ulliDynamically iterate with scientific end users and technical stakeholders to rapidly drive solution development and adoption through regular demos and meetings /liliProactively communicate implementation progress and deliver demos to customer stakeholders. /liliCollaborate with the product team to build and prioritise our roadmap by understanding customers’ pain points within and outside Tetra Data Platform. /liliRapidly learn new technologies (e.g., new AWS services or scientific analysis applications) to develop and troubleshoot use cases /liliBusiness proficiency of German required (C1 level) /li /ululliCompetitive Salary and equity in a fast-growing company. /liliSupportive, team-oriented culture of continuous improvement. /liliGenerous paid time off (PTO). /liliFlexible working arrangements - Remote work when not at Customer Sitesbr/ /li /ulpWe are not currently providing visa sponsorship for this position. /p /p #J-18808-Ljbffr
Scientific Data Architect - Basel, Switzerland Arbeitgeber: TetraScience
TetraScience ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Delivery Managern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen in einem schnell wachsenden Unternehmen bietet, sondern auch eine unterstützende, teamorientierte Kultur fördert, die kontinuierliche Verbesserung schätzt. Mit flexiblen Arbeitsmöglichkeiten und der Bereitstellung von KI-gestützten Tools zur Automatisierung von Arbeitsabläufen ermöglicht TetraScience seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig bedeutende wissenschaftliche Ergebnisse für führende Unternehmen im Bereich Biopharma zu liefern. Hier haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und persönliche Entwicklung in den Vordergrund stellt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Scientific Data Architect - Basel, Switzerland erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei TetraScience zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Scientific Data Architect - Basel, Switzerland mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Scientific Data Architect - Basel, Switzerland bei TetraScience gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TetraScience vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für TetraScience entscheidend sein!