Responsable des opérations de données

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Bioptimus

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11 - 50 employés

Fondée en 2024

🤖 Intelligence artificielle

🧬 Biotechnologie

☁️ SaaS

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

Artificial Intelligence • Biotechnology • SaaS

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

• Assurer le cycle opérationnel des partenariats de données externes après la signature du contrat. Agir en tant que principal interlocuteur opérationnel et technique pour les hôpitaux, biobanques, CRO et laboratoires de recherche. • Gérer les transferts sécurisés de données biomédicales en utilisant une infrastructure cloud et des protocoles de transfert standardisés. Coordonner la gestion des accès, le chiffrement et les workflows d'ingestion à travers les systèmes de stockage cloud (AWS S3, SFTP, APIs, pipelines de téléversement direct). • Collaborer avec les équipes techniques et produit internes pour définir et maintenir des modèles de données harmonisés et des standards de métadonnées pour des jeux de données cliniques et multimodaux complexes. • Travailler en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie et de données pour configurer et maintenir des pipelines légers d'ingestion et de contrôle qualité (QC). Identifier les goulets d'étranglement opérationnels et les workflows répétitifs, puis les convertir en systèmes évolutifs, scripts, modèles, tableaux de bord ou outils d'automatisation qui améliorent l'efficacité opérationnelle et la visibilité. • Coordonner les contrôles qualité automatisés et manuels sur les jeux de données entrants. Identifier les données manquantes, les incohérences, la corruption ou les discordances de métadonnées et travailler directement avec les partenaires externes pour résoudre les problèmes. • Maintenir une source unique de vérité centralisée pour tous les jeux de données entrants, incluant le statut d'ingestion, l'exhaustivité, le statut QC et le suivi des jalons.

🎯 Exigences

• Compétences en données biomédicales : Solide compréhension des structures de données cliniques et biomédicales, incluant les real-world data (RWD), les jeux de données d'essais cliniques et les modalités multi-omics. Une familiarité avec l'oncologie, l'immunologie ou des domaines thérapeutiques apparentés est fortement souhaitée. • Infrastructure cloud & données : Expérience avérée de gestion du cycle de vie des données en environnement cloud, en particulier AWS (S3, CLI, gestion des accès). Connaissance des protocoles de transfert de données sécurisés et des workflows de gestion de grands volumes de données biomédicales. • Traitement des données et compétences techniques : Maîtrise de Python ou R, ainsi que SQL pour interroger et transformer des jeux de données. Capacité à écrire des scripts légers, automatiser des workflows et interagir avec des APIs ou des systèmes cloud. • Gestion de projet et des parties prenantes : Capacité démontrée à gérer simultanément plusieurs collaborations externes et flux de travail opérationnels. Excellentes compétences en communication, avec la capacité de traduire des problématiques techniques en directives claires pour des publics scientifiques et non techniques. • Résolution opérationnelle de problèmes : À l'aise pour travailler de manière autonome dans des environnements ambigus. Solides compétences analytiques et organisationnelles avec la capacité d'identifier les goulets d'étranglement, d'améliorer les processus et de renforcer l'efficacité opérationnelle. • Formation : Licence ou Master en sciences de la vie, bioinformatique, informatique de santé, informatique ou domaine quantitatif connexe.

🏖️ Avantages

• Un environnement de travail collaboratif et axé sur la mission. • Rémunération compétitive et package d'actions. • Modalités de travail flexibles, y compris des options de télétravail. • Opportunités de développement professionnel et de progression en leadership. • La possibilité de façonner l'avenir de la biologie et de l'intelligence artificielle grâce à des travaux révolutionnaires.