Senior Clinical Data Manager

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Bioptimus

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1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤖 Künstliche Intelligenz

🧬 Biotechnologie

⚕️ Krankenversicherung

💰 €35.000.000 Seed Round im 2024-02

Artificial Intelligence • Biotechnology • Healthcare Insurance

Bioptimus hat die Mission, das erste universelle AI-Foundation-Modell für die Biologie zu entwickeln, das bahnbrechende Entdeckungen ermöglicht und Innovationen in der Biomedizin und darüber hinaus beschleunigt. Das Unternehmen verfolgt das Ziel, die biologischen Wissenschaften durch fortschrittliche künstliche Intelligenz-Technologien zu transformieren.

Beschreibung

• Arbeiten an der Schnittstelle von Datenengineering, klinischer Wissenschaft und Zusammenarbeit mit Partnern in zwei strategischen Bereichen: • Technische Gespräche mit externen Partnern (Krankenhäuser, Forschungseinrichtungen, CROs/CMOs) und tiefes Eintauchen in die Details unterschiedlicher klinischer Datenstrukturen. • Übersetzung unklarer Quellendaten in harmonisierte, KI-fähige Assets. • Abbilden und Angleichen unterschiedlicher klinischer Daten an branchenübliche biomedizinische Ontologien. • Entwerfen, Erstellen und Pflegen von Datenwörterbüchern, Schemata und Metadatenmodellen. • Aufbau, Automatisierung und Durchsetzung von Datenqualitätskontroll- (QC) und Validierungsframeworks für eingehende Partnerdaten. • Schreiben von produktionsreifem Python-Code zur Automatisierung von Datenbereinigungs- und Harmonisierungsaufgaben. • Praktisches Verständnis dafür, wie klinische Daten in der realen Welt erzeugt werden. • Erkennen von Anomalien und versteckten Verzerrungen in eingehenden Daten.

🎯 Anforderungen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Lebenswissenschaften, Bioinformatik, Gesundheitsinformatik, Informatik, Statistik oder einem verwandten quantitativen Fach. Gleichwertige praktische Industrieerfahrung wird hoch geschätzt. • Mehrere Jahre (typischerweise 3–5+) praktische Erfahrung im klinischen Datenmanagement oder in der klinischen Datenverarbeitung/-engineering innerhalb einer CRO, CMO, Pharma- oder Biotech-Umgebung. • Sehr gute Kenntnisse in Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy) zur Datenmanipulation, -bereinigung und -validierung. • Nachgewiesene Verpflichtung zur Reproduzierbarkeit von Code, einschließlich umfassender Erfahrung mit Git-Versionierung und dem Aufbau wiederverwendbarer Datenpipelines. • Vertrautheit mit klinischen Datenstrukturen, Electronic Health Records (EHR), Case Report Forms (CRFs) und longitudinalen klinischen Studiendaten. • Kenntnisse standardisierter klinischer und biologischer Ontologien, insbesondere solcher, die auf Onkologie-/Krebs- und/oder Immunologie-Datensätze zugeschnitten sind. • Fähigkeit, sich mit klinischen Partnerteams auf Datenlieferformate abzustimmen. • Sicherheit in der Arbeit in einem schnelllebigen Start-up-Umfeld, in dem Datenschemata sich weiterentwickeln und Ingest-Anforderungen von Grund auf definiert werden müssen.

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung, Unternehmensbeteiligung (Equity) und flexible Arbeitsbedingungen (Remote-Optionen)