Über Bioptimus
Bioptimus entwickelt das erste universelle KI-Foundational-Modell für Biologie, um bahnbrechende Entdeckungen zu fördern und Innovation in der Biomedizin zu beschleunigen. Das schnell wachsende Start-up wurde im Oktober 2023 gegründet und hat über 75 Millionen US-Dollar Finanzierung gesichert. Ein weltklasse-Team aus Wissenschaftlern und Ingenieuren arbeitet daran, die Grenzen von KI und Biowissenschaften neu zu definieren.
Über die Rolle
Wir suchen einen gewissenhaften und detailorientierten Biology Data Quality Engineer, um die Integrität und Nutzbarkeit der vielfältigen und komplexen Datensätze zu gewährleisten, die zentral für unsere Mission sind. In dieser kritischen Position nutzen Sie Ihr Fachwissen in Biologie, Data Science und Machine Learning, um die Qualität und Konsistenz biologischer Daten sicherzustellen, die zur Schulung und Bewertung unserer Foundational Models verwendet werden.
Aufgaben
- Entwicklung und Implementierung umfassender Validierungsprotokolle für diverse biologische Datensätze (Histologie, Omics, klinische Daten)
- Design und Umsetzung automatisierter Data Quality Pipelines zur Qualitätskontrolle und frühen Problemerkennung
- Standardisierung biologischer Daten zur nahtlosen Integration und Analyse verschiedener Datentypen
- Kuratierung von Datensätzen zur Verbesserung ihrer Nutzbarkeit für Machine Learning
- Enge Zusammenarbeit mit R&D-Teams zur Erfassung von Datenanforderungen und Behebung von Qualitätsproblemen
- Kommunikation von Data Quality Erkenntnissen an technische und nicht-technische Stakeholder
- Bewertung und Validierung externer öffentlicher Datenquellen
- Dokumentation von Qualitätsbewertungsverfahren, Validierungsergebnissen und Datenpezifikationen
Anforderungen
- Tiefes Verständnis von Transkriptomik-Datentypen (Bulk, Single-Cell, Spatial) und deren Qualitätsaspekte
- Gute Kenntnisse in Genomik und Proteomik-Daten
- Nachgewiesene Erfahrung in der Implementierung von Datenkontroll- und Validierungsverfahren
- Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten
- Proficiency in Python
- Kenntnisse in Datenvisualisierungsbibliotheken (z.B. Matplotlib)
- Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
- MSc-Abschluss in Biologie, Computational Biology oder Bioinformatik
Zusätzliche Qualifikationen
- Erfahrung mit Machine Learning-Analyse von Histologie-Bildern
- AWS Cloud-Erfahrung
- Erfahrung mit Entwicklung von Daten-Annotationsleitlinien und Prozessen
- Kenntnisse von Daten-Ontologien
- Nachgewiesene Erfahrung beim Aufbau großflächiger Datensammlungen
- Spatial Alignment von multimodalen Datensätzen
Benefits und Besonderheiten
- Teil eines wegweisenden Teams an der Schnittstelle von KI, Biotech und biomedizinischer Forschung
- Übernahme einer einflussreichen Rolle zur Gestaltung der Zukunft von Biomedizin-KI
- Zusammenarbeit mit Top-Forschern und Branchenexperten in innovativem Umfeld
- Collaborative und mission-driven Arbeitsumgebung
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Equity-Paket