Starszy analityk danych

O Orakl Onkologii
W Orakl Oncology przyspieszamy rozwój terapii onkologicznych. Obecnie mniej niż 5% nowych leków przeciwnowotworowych pomyślnie przechodzi badania kliniczne. Jest oczywiste, że potrzebne są nowe metody. Łączymy najnowocześniejszą biologię i sztuczną inteligencję, aby zbudować platformę nowej generacji wglądu z największą na świecie kohortą awatarów pacjentów z nowotworami. Te awatary napędzają nasz silnik predykcyjny oparty na sztucznej inteligencji, pomagając przewidywać wyniki badań klinicznych, walidować terapie i odkrywać nowych kandydatów na leki.
Nasza misja jest prosta, ale ambitna: zapewnić skuteczniejsze metody leczenia pacjentom, którzy ich potrzebują oraz sprawić, by opracowywanie leków było mądrzejsze, szybsze i bardziej spersonalizowane. Współpracujemy z najlepszymi szpitalami, instytutami badawczymi i firmami farmaceutycznymi na całym świecie. Wspierani przez wiodących inwestorów, jesteśmy szybko rozwijającym się startupem z misją, działającym na styku nauki i technologii.

O roli
Poprawa ilości i jakości danych biologicznych jest jedną z przeszkód utrudniających przyspieszenie tempa odkryć naukowych w biologii. W naszych laboratoriach w Orakl Oncology hodujemy na dużą skalę komórki nowotworowe od prawdziwych pacjentów, aby wygenerować własne dane eksperymentalne. Dane te są głęboko wielomodalne i obejmują obrazy mikroskopowe, metadane eksperymentalne, dane dotyczące żywotności i nie tylko.
Poszukujemy starszego specjalisty ds. danych, który będzie właścicielem kompleksowego łańcucha danych w mokrym laboratorium: od surowych wyników przyrządów i wyników badań przesiewowych po rurociągi przetwarzania. Będziesz pracować nad kanonicznym modelem danych laboratoryjnych, a także budować zweryfikowane, gotowe do analizy zestawy danych i narzędzia, na których polegają nasi naukowcy i dalsze zespoły. Jest to bardzo odpowiedzialna i praktyczna rola na styku nauki o danych, inżynierii produkcji i biologii eksperymentalnej. Będziesz dostarczać i utrzymywać kod w fazie produkcyjnej, określać sposób modelowania danych eksperymentalnych oraz budować kontrolę jakości i pętle informacji zwrotnej, które pozwolą laboratorium wcześnie wykryć błędy i szybciej wykonywać iteracje.
Jest to stanowisko, w którym oczekuje się od Ciebie codziennej pracy w laboratorium i rozmów z naukowcami i technikami laboratoryjnymi. Zobaczysz, jak nauka odbywa się w laboratorium, a następnie intensywnie zastanowisz się, jak poprawić jej wpływ. Jeśli fascynują Cię złożone przepływy pracy i tarcia w codziennej pracy laboratoryjnej, a także potęga danych i sztuczna inteligencja, to stanowisko jest dla Ciebie.

Co zrobisz

• Posiadaj potoki generowania danych w laboratorium: aby umożliwić przesyłanie danych na dużą skalę z laboratorium do chmury. Będzie to obejmować tworzenie i ulepszanie produkcyjnych baz kodu, które przekształcają wysokoprzepustowe odczyty eksperymentalne w potwierdzone spostrzeżenia.

• Ułatwianie operacji laboratoryjnych: Utrzymuj i/lub buduj narzędzia przyspieszające pracę naukowców z Orakl Oncology.

• Zdefiniuj kanoniczny model danych i zarządzaj nim: Zaprojektuj ujednolicony model danych, który strukturyzuje nasze dane i jest stosowany w różnych zespołach, zapewniając możliwość łączenia danych w różnych modalnościach: raportowanie zdarzeń eksperymentalnych, klinicznych, omicznych i badań klinicznych.

• Zaprojektuj i własny potok jakości danych: Zbuduj kontrolę jakości, która będzie sygnalizowała jakość danych w momencie przesyłania i przekształć ją w pętle informacji zwrotnej, aby naukowcy mogli wcześnie wykryć błędy eksperymentalne i włączyć kontrole do swojej rutyny.

• Wspieranie inicjatyw laboratoryjnych: takich jak inicjatywy w zakresie automatyzacji, rozwój narzędzi eksperymentalnych pomagających naukowcom i technikom laboratoryjnym.

• Zwiększanie wydajności operacyjnej: upewnij się, że praca w laboratorium mokrym jest zoptymalizowana pod kątem maksymalnego wykorzystania naszych zasobów (ludzkich i eksperymentalnych) oraz zapewnienia skutecznej realizacji kontraktów i badań.

Minimalne kwalifikacje

• Tytuł magistra lub doktora w dziedzinie informatyki, matematyki, inżynierii, bioinżynierii lub pokrewnej dziedziny ilościowej.

• Ponad 3 lata doświadczenia jako analityk danych, z udokumentowanym doświadczeniem w dostarczaniu i utrzymywaniu kodu Pythona w środowisku produkcyjnym

• Silny sposób myślenia hakera i majsterkowicza. Lubisz budować rzeczy, które mają wpływ na świat rzeczywisty.

• Doskonała biegłość w Pythonie i SQL oraz solidne umiejętności inżynierii danych: projektowanie i orkiestracja potoków (Airflow, Dagster, dbt lub równoważny), kontrola wersji (Git), testowanie/CI i obserwowalność.

• Znajomość infrastruktury chmurowej (AWS, GCP lub Azure) i najlepszych praktyk w zakresie przechowywania danych.

• Wygodna praca z zaszumionymi, rzeczywistymi danymi eksperymentalnymi i bezpośrednio z naukowcami nietechnicznymi.

Preferowane kwalifikacje

• Praktyczne doświadczenie z danymi eksperymentalnymi, testowymi lub danymi przesiewowymi o dużej przepustowości.

• Praktyczna wiedza z zakresu biologii, najlepiej w onkologii, biologii komórki lub odkrywaniu leków.

• Doświadczenie w analizie obrazu / wizji komputerowej stosowanej do danych mikroskopowych.

• Znajomość laboratoryjnych systemów danych/LIMS (np. Benchling) i eksperymentalnych przepływów pracy.

Kim jesteś

• Ciekawy i autonomiczny: zagłębiasz się w wąskie gardła naukowców, łączysz punkty w zespołach i wysyłasz produkty, nie czekając na doskonałe specyfikacje.

• Szybki dostawca: otrzymujesz działające rozwiązania do produkcji i iterujesz, zamiast dopracowywać w izolacji.

• Silny komunikator: zbierasz potrzeby od naukowców nietechnicznych i wyjaśniasz swoją pracę, działając jako pomost danych w laboratorium i poza nim.

• Swobodnie odnajdujesz się w złożonym i interdyscyplinarnym środowisku: dobrze radzisz sobie z nieuporządkowanymi danymi, zmieniającymi się priorytetami i zewnętrznymi ograniczeniami, które towarzyszą środowisku opartemu na podstawach naukowych i nie wykorzystującym wyłącznie technologii.

Dlaczego warto dołączyć do Orakl

• Posiadaj od podstaw szkielet danych platformy techbio w laboratorium mokrym: Twoja praca bezpośrednio kształtuje sposób, w jaki odkrywamy i sprawdzamy skuteczność terapii przeciwnowotworowych.

• Codziennie siedź obok siebie na jednym z najbardziej interdyscyplinarnych skrzyżowań w techbio: nauce danych, inżynierii produkcji i onkologii eksperymentalnej.

• Wysoka autonomia i natychmiast widoczny wpływ w szybko rozwijającej się firmie zorientowanej na misję, wspieranej przez wiodących inwestorów.

Proces wywiadu

• Rozmowa HR: wzajemne poznanie się, dostosowanie oczekiwań i kontekstu…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/orakl-oncology/senior-data-scientist-villejuif-12733)