Platform Engineer – Self-Service Data Platform

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Bioptimus

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11 - 50 employés

Fondée en 2024

🏥 Santé

💼 Conseil

📦 Logistique

💰 €41 000 000 Series A - Bioptimus en 2025-01

Healthcare • Consulting • Logistics

Bioptimus est une entreprise spécialisée dans la création de modèles d'IA fondamentaux pour la biologie, intégrant des données biologiques multimodales et multi-échelles afin de briser les silos de données et d'accélérer la recherche biomédicale et la prise de décisions cliniques. Parmi ses modèles phares figurent H‑Optimus‑1 pour l'histologie/pathologie numérique et M‑Optimus en tant que modèle universel pour la biologie ; l'entreprise collabore avec des institutions de recherche, des pratiques cliniques et l'industrie pour former et déployer des modèles en toute sécurité à grande échelle. Fondée à Paris en 2024, Bioptimus se concentre sur l'application de l'IA aux problématiques touchant à la recherche biomédicale, aux flux de travail cliniques et à la R&D en sciences de la vie, tout en mettant l'accent sur la qualité des données, la sécurité et la validation scientifique.

Description

• Own the data & storage self-service layer. • Build and maintain the storage architecture and access tooling for large, multimodal biological datasets. • Build platform services that abstract complexity. • Create the internal services and paved roads that promote self-serve data access and processing. • Work fluently with object stores (e.g., S3) and modern storage formats. • Contribute to IaC and CI/CD, extending the team's Terraform/IaC and pipelines. • Engineer security into the data layer, implementing access control, data classification, and least-privilege access in code. • Decide what graduates into the platform versus what stays an experiment.

🎯 Exigences

• Production platform or infrastructure experience (typically 3–5+ years) with a high degree of ownership. • Proficiency in Infrastructure-as-Code — Terraform — and hands-on with Kubernetes/Helm and containers. • Data-platform capability — solid working knowledge of object stores, Relational databases and modern storage formats, and the data workflows teams build on top of them. • Data/Workflow orchestration - Familiarity with data orchestration tooling (Dagster, Airflow, Prefect). • Solid software engineering — Python (or a comparable language suitable for data and platform work), with sound engineering practices. • Security-aware engineering — you implement access control and least-privilege in code, not as an afterthought. • A platform-as-a-product mindset — you build self-serve capabilities that people want to use, and you enable rather than block.

🏖️ Avantages

• Flexible/remote-friendly working • Significant room for growth at the intersection of AI and biology.