Leiter Data Operations

🕒 vor 1 Monat

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

Bioptimus

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤖 Künstliche Intelligenz

🧬 Biotechnologie

☁️ SaaS

💰 €41.000.000 Series A - Bioptimus im 2025-01

Artificial Intelligence • Biotechnology • SaaS

Bioptimus ist ein Unternehmen, das grundlegende KI-Modelle für die Biologie entwickelt. Es integriert multimodale und multiskalige biologische Daten, um Datensilos zu durchbrechen und die biomedizinische Forschung sowie klinische Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Zu den Vorzeigemodellen gehören H-Optimus-1 für Histologie/digitale Pathologie und M-Optimus als universelles Biologiemodell. Das Unternehmen arbeitet mit Forschungseinrichtungen, Kliniken und der Industrie zusammen, um Modelle sicher und in großem Maßstab zu trainieren und einzusetzen. Gegründet im Jahr 2024 in Paris, konzentriert sich Bioptimus darauf, KI auf Probleme in der biomedizinischen Forschung, klinischen Abläufen und Life-Science-F&E anzuwenden, wobei die Datenqualität, Sicherheit und wissenschaftliche Validierung betont werden.

Beschreibung

• Betrieb und Lifecycle-Management von Datenpartnerschaften: Verantwortung für den operativen Lebenszyklus externer Datenpartnerschaften nach Vertragsunterzeichnung. Agieren als primärer operativer und technischer Ansprechpartner für Krankenhäuser, Biobanken, CROs und Forschungslabore. Koordination des Onboardings, der Datenliefertermine und der Stakeholder-Kommunikation, um die erfolgreiche Umsetzung von Partnerschaftsmeilensteinen sicherzustellen. • Datenübertragung & Infrastrukturkoordination: Verwaltung sicherer biomedizinischer Datenübertragungen unter Nutzung von Cloud-Infrastrukturen und standardisierten Übertragungsprotokollen. Koordination von Zugangskontrollen, Verschlüsselung und Ingest-Workflows über Cloud-Speichersysteme (AWS S3, SFTP, APIs, direkte Upload-Pipelines). Sicherstellung, dass eingehende Datensätze gemäß internen Governance-Standards geliefert, validiert und nachverfolgt werden. • Klinische & Multi-Omics-Datenharmonisierung: Zusammenarbeit mit internen technischen und Produktteams zur Definition und Pflege harmonisierter Datenmodelle und Metadatenstandards für komplexe klinische und multimodale Datensätze. Organisation und Pflege der Beziehungen zwischen klinischen Metadaten und zugehörigen Omics- oder Bildgebungsdaten, einschließlich Genomik, Transkriptomik, Spatial Biology und Pathologiedaten. • Pipeline-Betrieb & Automatisierung: Enge Zusammenarbeit mit Engineering- und Datenteams zur Konfiguration und Pflege leichter Ingestions- und QC-Pipelines. Identifikation operativer Engpässe und repetitiver Arbeitsabläufe sowie Umwandlung dieser in skalierbare Systeme, Skripte, Vorlagen, Dashboards oder Automatisierungstools zur Verbesserung der operativen Effizienz und Transparenz. • Datenqualitätsüberwachung: Koordination automatisierter und manueller Qualitätsprüfungen eingehender Datensätze. Erkennung fehlender Daten, Inkonsistenzen, Korruption oder Metadaten-Abweichungen und direkte Zusammenarbeit mit externen Partnern zur Problemlösung. Sicherstellung von Datenintegrität, Rückverfolgbarkeit und Versionierung während des gesamten Ingestionsprozesses. • Operatives Tracking & Reporting: Pflege einer zentralen "Single Source of Truth" für alle eingehenden Datensätze, einschließlich Ingestionsstatus, Vollständigkeit, QC-Status und Meilensteinverfolgung. Aufbau und Pflege von Reporting-Dashboards und operativen Tools zur Schaffung von Transparenz über Projektfortschritt, Ingestionsgeschwindigkeit und operative Risiken. • Funktionsübergreifende Zusammenarbeit & Kommunikation: Enge Zusammenarbeit mit Data Science, Engineering, Legal und Partnership-Teams, um die operative Umsetzung mit geschäftlichen und wissenschaftlichen Prioritäten abzustimmen. Klare Kommunikation technischer Fragestellungen an wissenschaftliche Kooperationspartner und nicht-technische Stakeholder. Regelmäßige Berichterstattung zu operativen Risiken, Blockern und Lieferfortschritt. • Vor-Ort-Termine & Einbindung externer Partner: Durchführung periodischer Besuche bei Partnerkrankenhäusern, Biobanken und Laboren zur Unterstützung beim Onboarding, zur Fehlerbehebung technischer oder operativer Engpässe und zur Stärkung langfristiger Kooperationen.

🎯 Anforderungen

• Fachwissen zu biomedizinischen Daten: Fundiertes Verständnis klinischer und biomedizinischer Datenstrukturen, einschließlich Real-World-Daten, klinischer Studiendatensätze und Multi-Omics-Datenmodalitäten. Vertrautheit mit Onkologie, Immunologie oder verwandten Therapiegebieten ist sehr wünschenswert. • Cloud- & Dateninfrastruktur: Nachgewiesene Erfahrung im Management von Datenlebenszyklen in Cloud-Umgebungen, insbesondere AWS (S3, CLI, Zugriffsmanagement). Vertrautheit mit sicheren Datenübertragungsprotokollen und Workflows für die Verarbeitung großer biomedizinischer Datensätze. • Datenaufbereitung & technische Fähigkeiten: Sicherer Umgang mit Python oder R sowie SQL zum Abfragen und Transformieren von Datensätzen. Fähigkeit, leichte Skripte zu schreiben, Workflows zu automatisieren und mit APIs oder cloudbasierten Systemen zu interagieren. • Projekt- & Stakeholder-Management: Nachgewiesene Fähigkeit, mehrere externe Kooperationen und operative Arbeitsstränge gleichzeitig zu managen. Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Probleme in klare Handlungsanweisungen für wissenschaftliche und nicht-technische Stakeholder zu übersetzen. • Operative Problemlösungskompetenz: Selbstständiges Arbeiten in unklaren bzw. ambigen Umgebungen. Starke analytische und organisatorische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, Engpässe zu identifizieren, Prozesse zu verbessern und operative Effizienz voranzutreiben. • Bildungshintergrund: Bachelor- oder Masterabschluss in Life Sciences, Bioinformatik, Gesundheitsinformatik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach.

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Beteiligungspaket • Flexible Arbeitsbedingungen, einschließlich Remote-Optionen • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Führungskräfteentwicklung