R-Entwickler mit Life-Science-Hintergrund

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Appsilon

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2013

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

💊 Pharmazie

Healthcare • Consulting • Pharmaceuticals

Appsilon ist ein Technologieunternehmen, das mit Organisationen in den Bereichen Lebenswissenschaften und Pharmazie zusammenarbeitet, um Open-Source, validierte Datenanalysen- und Visualisierungslösungen mit R, Python und Shiny zu erstellen. Sie bieten cloud-native Statistik-Computing-Umgebungen (SCEs), GxP-konforme Infrastruktur, Axon. R Validierungstools und die Migration von SAS zu Open-Source, um die klinische Entwicklung, regulatorische Einreichungen und Unternehmensanalysen in stark regulierten Umgebungen zu beschleunigen. Appsilon liefert B2B-Dienstleistungen, die Softwareentwicklung, Datenwissenschaft und KI kombinieren, um praxistaugliche klinische Apps, Dashboards und Automatisierungslösungen für Pharma- und Lebenswissenschaftsunternehmen zu produzieren.

Beschreibung

• Partnerschaftliche Zusammenarbeit mit Unternehmen aus den Biowissenschaften und dem Life-Science-Bereich zur Lösung komplexer Fragestellungen mithilfe von Daten. • Mitarbeit an Projekten von der Wirkstoffforschung bis zu klinischen Studien, die echte Wirkung erzielen. • Zusammenarbeit mit Teams zur Implementierung von R-/Shiny-Lösungen, die wissenschaftliche und klinische Entscheidungen unterstützen. • Entwerfen, Entwickeln und Weiterentwickeln datengetriebener Anwendungen, die weltweit eingesetzt werden.

🎯 Anforderungen

• Fundierte Kenntnisse in R • Erfahrung in der Verarbeitung, Analyse und Visualisierung biologischer Daten (insbesondere klinischer Daten) • Erfahrung mit Versionsverwaltungssystemen wie Git • Erfahrung im Erstellen von Webanwendungen oder Websites mit R/Shiny oder JavaScript • Erfahrung in der Erstellung und Pflege von R-Paketen • Erfahrung in der Anforderungserhebung und im Backlog-Management • Masterabschluss in Bioinformatik oder einem verwandten Fachgebiet (z. B. Informatik, Data Science, Biostatistik, Mathematik) oder gleichwertige Berufserfahrung • Gültiger Reisepass (bei Wohnsitz außerhalb Polens) oder Personalausweis (bei Wohnsitz in Polen) • Wohnsitz in EMEA oder LATAM erforderlich • Erfahrung in der Gestaltung und Pflege reproduzierbarer Datenverarbeitungspipelines (z. B. Nextflow) (wünschenswert) • Erfahrung in der Anwendung von Data-Science-Ansätzen (Data Engineering, Machine Learning) auf Geschäftsprobleme (wünschenswert) • Verständnis grundlegender Konzepte der Molekularbiologie und Bioinformatik (wünschenswert) • Erfahrung mit bioinformatischen Tools und Datenbanken (z. B. Bioconductor, BLAST, NCBI, EMBL, PDB, PubMed) (wünschenswert) • Fähigkeit, fortgeschrittenes JavaScript zur Umsetzung optisch ansprechender Anwendungen einzusetzen (wünschenswert) • Kenntnisse fortgeschrittener Mechanismen von Shiny (z. B. Bindings, Registrieren von DataObj, Performance, Promises, Single-Threading usw.) und deren effektive praktische Anwendung (wünschenswert) • Erfahrung mit Cloud-Computing-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) (wünschenswert) • Erfahrung mit Datenbankmanagementsystemen wie PostgreSQL, MySQL oder MongoDB (wünschenswert) • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern und klinischen Forschern (wünschenswert)

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote möglich in ganz Europa (inkl. Polen) oder LATAM, mit flexiblen Arbeitszeiten, die Fokus, ungestörte Arbeit und Work–Life-Balance unterstützen. • Sinnstiftende Projekte in den Life Sciences – von der Wirkstoffforschung bis zu klinischen Studien – bei denen Ihre R- und Shiny-Lösungen wissenschaftliche und klinische Entscheidungen direkt unterstützen. • Eine praktische Engineering-Rolle mit wirklicher Verantwortung, die Ihnen ermöglicht, datengetriebene Anwendungen zu entwerfen, zu entwickeln und weiterzuentwickeln, die von Forschenden und Wissenschaftlern weltweit genutzt werden. • Zusammenarbeit mit erfahrenen Data Scientists, Bioinformatikern und Engineers in einem wissensgetriebenen, unterstützenden Umfeld. • Wettbewerbsfähige B2B-Vergütung, abgestimmt auf Ihre Erfahrung und Ihr Karriereniveau, mit einem transparenten Gehalts- und Entwicklungsrahmen. • Zeit und Budget für kontinuierliche berufliche Weiterbildung, einschließlich Konferenzen, Workshops und fortlaufendem Lernen. • Möglichkeit, sich als unabhängiger R-(R/Shiny)-Experte innerhalb einer starken Data-Science- und Open-Source-Community weiterzuentwickeln. • Eine Remote-first-, vertrauensbasierte Kultur, die auf Partnerschaft, Eigenverantwortung und kontinuierlicher Verbesserung aufbaut und Qualität, Ownership und durchdachte Problemlösungen wertschätzt.