Scientific Data Architect -Darmstadt oder Düsseldorf, Deutschland

Über TetraScience

TetraScience ist das Scientific Data and AI Company, das Tetra OS entwickelt, das Betriebssystem für wissenschaftliche Intelligenz. Wir helfen den weltweit führenden Life-Science-Unternehmen, fragmentierte wissenschaftliche Daten in AI-native Assets und wissenschaftliche Workflows zu verwandeln, die Entdeckung, Entwicklung und Herstellung beschleunigen. Das wachsende Ökosystem strategischer Partner von TetraScience umfasst NVIDIA, Databricks, Thermo Fisher Scientific, Snowflake, Google und Microsoft.

Im Zusammenhang mit Ihrer Bewerbung werden Sie gebeten, „The Tetra Way“, verfasst von unserem CEO, Patrick Grady, sorgfältig zu lesen; die Bedeutung dieses Dokuments kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, und Sie sollten es wörtlich nehmen, wenn Sie entscheiden, ob unsere Mission, Kultur und Erwartungen das Richtige für Sie sind.

Wer Sie sind

Sie sind ein produktorientierter, ergebnisbesessener Treiber technischer wissenschaftlicher Lösungen.

Sie sind ein schneller Self-Starter. Sie weigern sich, Ungewissheit als Hindernis für das Design und den Aufbau von Lösungen zu akzeptieren.

Sie packen an, probieren Dinge aus und erledigen Aufgaben. Sie zögern nicht, Prototypen zu erstellen, Demos zu zeigen und zu bauen, um die Bereitstellung von Produkten für Ihre Endnutzer zu beschleunigen.

Sie blühen in Umgebungen auf, in denen Sie mit Wissenschaftlern, Product Managern und Engineers zusammenarbeiten können, um komplexe wissenschaftliche Daten in umsetzbare Ergebnisse zu verwandeln. Ihre Fähigkeit, sowohl mit Wissenschaftlern als auch mit Führungskräften zu interagieren, macht Sie zu einem Schlüsselfaktor bei der Maximierung des Wertes wissenschaftlicher Daten.

Mit umfassender Erfahrung in der Anwendung modernster Datenmethoden im Biopharma R&D-Bereich schlagen Sie die Brücke zwischen heutigen Pain Points und verallgemeinerbaren Lösungen.

Sie sind ein unersättlicher Lerner, mit einer Erfolgsbilanz im tiefgreifenden Erlernen neuer Tools, Methoden und Domänen.

Sie verkörpern grundlegend die Prinzipien von Extreme Ownership und verfügen über eine nachgewiesene Historie beim Aufbau erweiterbarer Datenmodelle und Anwendungen für Biopharma-Endnutzer, um den Wert ihrer Daten durch Analyse und Integration mit AI/ML zu maximieren.

Diese Rolle erfordert extreme Selbstdisziplin und Entschlossenheit, während wir eine Kategorie schaffen, die die Life-Science-Industrie grundlegend und für immer verändern wird.

Was Sie getan haben

• PhD mit +4 Jahren oder Master mit +8 Jahren Branchenerfahrung in Life Sciences mit umfangreichem Domänenwissen in der Wirkstoffforschung (Target ID bis Lead Optimization), präklinischer Entwicklung, CMC (alle Drug Modalities) oder Produktqualitätsprüfung.
• Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Definition, dem Design, dem Prototyping und der Implementierung produktisierter, AI/ML-gesteuerter Use Cases in Cloud-Umgebungen.
• Zusammenarbeit mit crossfunktionalen Teams, einschließlich Product Managern, Software Engineers und wissenschaftlichen Stakeholdern.
• Durchführung umfangreicher explorativer Datenanalysen und Workflow-Optimierungen, um wissenschaftliche Ergebnisse zu ermöglichen, die zuvor nicht möglich waren.
• Einbindung verschiedener Zielgruppen, von Wissenschaftlern bis hin zu Executive Stakeholdern, unter Nutzung Ihrer exzellenten Kommunikations- und Storytelling-Fähigkeiten.
• Beratung von Wissenschaftlern in beratender Funktion zur Förderung von Forschungs-, Entwicklungs- und Qualitätstest-Ergebnissen.

Anforderungen

Was Sie tun werden

• Sie werden ein kritisches Teammitglied in einer einzigartigen Partnerschaft sein, um Scientific AI zu industrialisieren. Als solcher werden Sie einige Tage pro Woche direkt vor Ort bei Kunden in der Region Frankfurt tätig sein, um starke Beziehungen aufzubauen, deren wissenschaftliche Datenherausforderungen und Anforderungen tiefgreifend zu verstehen und Lösungen zu beschleunigen.
• Design und Implementierung erweiterbarer, wiederverwendbarer Datenmodelle, die wissenschaftliche Daten effizient für wissenschaftliche Use Cases erfassen und organisieren und dabei Skalierbarkeit und zukünftige Anpassungsfähigkeit gewährleisten.
• Übersetzung wissenschaftlicher Daten-Workflows in robuste Lösungen unter Nutzung der Tetra Data Platform.
• Verantwortung für das Scoping, Prototyping und die Implementierung von Lösungen, einschließlich:

• Data Model Design (tabular & JSON).
• Entwicklung von Python-basierten Parsern.
• Integration von Lab-Software (z. B. ELN/LIMS) via APIs.
• Datenvisualisierung und App-Entwicklung in Python (unter Verwendung von App-Frameworks wie Streamlit und Plotting-Tools wie holoviews und Plotly).
• Zusammenarbeit mit Scientific Business Analysts (SBAs), Kundenwissenschaftlern und Applied AI Engineers zur Entwicklung und Bereitstellung von Modellen (ML, AI, mechanistisch, statistisch, hybrid).
• Programmatische Abfrage von proprietären Instrumenten-Outputdateien.

• Dynamische Iteration mit wissenschaftlichen Endnutzern und technischen Stakeholdern, um die Lösungsentwicklung und -akzeptanz durch regelmäßige Demos und Meetings schnell voranzutreiben.
• Proaktive Kommunikation des Implementierungsfortschritts und Durchführung von Demos für Kunden-Stakeholder.
• Zusammenarbeit mit dem Product Team, um unsere Roadmap zu erstellen und zu priorisieren, indem die Pain Points der Kunden innerhalb und außerhalb der Tetra Data Platform verstanden werden.
• Schnelles Erlernen neuer Technologien (z. B. neue AWS Services oder wissenschaftliche Analyseanwendungen), um Use Cases zu entwickeln und Fehler zu beheben.
• Business-Kenntnisse in Deutsch erforderlich (C1-Niveau).

Benefits

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Anteile an einem schnell wachsenden Unternehmen.
• Unterstützende, teamorientierte Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.
• Großzügiger bezahlter Urlaub (PTO).
• Flexible Arbeitszeitmodelle – Remote Work, wenn Sie nicht bei Kunden vor Ort sind.

Wir bieten derzeit kein Visum-Sponsoring für diese Position an.