Platform Engineer – Self-Service-Datenplattform

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Bioptimus

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

📦 Logistik

💰 €41.000.000 Series A - Bioptimus im 2025-01

Healthcare • Consulting • Logistics

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

• Verantwortung für die Self-Service-Ebene für Daten und Storage. • Aufbau und Pflege der Storage-Architektur und der Zugriffswerkzeuge für große, multimodale biologische Datensätze. • Entwicklung von Plattform-Services, die Komplexität abstrahieren. • Aufbau interner Services und "paved roads", die Self-Service-Datenzugriff und -verarbeitung fördern. • Sicherer Umgang mit Object Stores (z. B. S3) und modernen Speicherformaten. • Beitrag zu IaC und CI/CD, Weiterentwicklung von Terraform/IaC und den Pipelines des Teams. • Sicherheitsaspekte in die Datenebene einbauen: Implementierung von Access Control, Datenklassifizierung und Least-Privilege-Prinzip direkt im Code. • Entscheiden, welche Lösungen in die Plattform überführt werden und welche experimentell bleiben.

🎯 Anforderungen

• Erfahrung mit Produktionsplattformen oder Infrastruktur (typischerweise 3–5+ Jahre) mit hoher Eigenverantwortung. • Fundierte Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (insbesondere Terraform) sowie praktische Erfahrung mit Kubernetes/Helm und Containern. • Kenntnisse im Bereich Datenplattformen: fundiertes Praxiswissen zu Object Stores, relationalen Datenbanken, modernen Speicherformaten und den darauf aufbauenden Daten-Workflows. • Daten-/Workflow-Orchestrierung: Vertrautheit mit Orchestrierungstools (Dagster, Airflow, Prefect). • Solide Software-Engineering-Kenntnisse — Python (oder eine vergleichbare Sprache, geeignet für Daten- und Plattformarbeit) mit etablierten Engineering-Praktiken. • Sicherheitsbewusstes Engineering — Zugangskontrollen und Least-Privilege werden im Code umgesetzt, nicht als nachträglicher Gedanke. • Plattform-als-Produkt-Mindset — Sie entwickeln Self-Service-Funktionen, die gerne genutzt werden, und befähigen Nutzer, statt sie zu blockieren.

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitszeiten / Remote-freundliche Arbeitsweise • Umfangreiche Entwicklungsmöglichkeiten an der Schnittstelle von KI und Biologie.