Senior Clinical Data Manager

🕒 il y a 2 mois

🇩🇪 Allemagne – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧪 Chercheur Clinique

👻 Score fantôme 16%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Bioptimus

Site WebLinkedInTous les Emplois

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

• Bridge the gap between unstructured, real-world data, and frontier AI models • Serve as the technical link during conversations with global partners to standardise and harmonise data pipelines • Structure clinical datasets within the STELA program • Write reproducible code, enforce incoming data QC, and design data dictionaries and ontologies • Participate directly in technical conversations with external partners (hospitals, research institutions, CROs/CMOs) • Translate ambiguous source data into harmonized, AI-ready assets • Map and align diverse clinical data to industry-standard biomedical ontologies • Design, build, and maintain data dictionaries, schemas, and metadata models • Establish, automate, and enforce data quality control (QC) frameworks • Write production-grade Python code to automate data cleaning and harmonization tasks • Actively audit data to identify missing variables, anomalies, and hidden biases • Familiarity with cancer progression metrics.

🎯 Exigences

• Bachelor’s or Master’s degree in Life Sciences, Bioinformatics, Health Informatics, Computer Science, Statistics, or related quantitative field • A few years (typically 3–5+) of hands-on experience in clinical data management or clinical data engineering within a CRO, CMO, pharma, or biotech environment • High proficiency in Python and standard data science libraries (e.g., Pandas, NumPy) for data manipulation, cleaning, and validation • Demonstrated commitment to code reproducibility, including strong experience with Git version control and building reusable data pipelines • Familiarity with clinical data structures, electronic health records (EHR), case report forms (CRFs), and longitudinal clinical trial data • Knowledge of standard clinical and biological ontologies, specifically those tailored to cancer/oncology and/or immunology datasets • Ability to align on data delivery formats with partner clinical teams • Comfort working in a fast-paced startup environment where data schemas evolve and ingest requirements must be defined from scratch.

🏖️ Avantages

• Competitive compensation, equity, and flexibility (remote options)