Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Teiko
Bioinformatik-Ingenieur
Vereinigte Staaten
Salt Lake City, Utah, Vereinigte Staaten · San Mateo, California, Vereinigte Staaten
TypeScriptPythonReactAWSGCP
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Über die Stelle
Teiko baut den künstlichen Immunologen. Mit über 500 Mio. Jahren Entwicklungszeit ist das Immunsystem das ursprüngliche, fein abgestimmte Modell der Natur. Wir bauen ein grundlegendes Labor, um das Immunsystem zu digitalisieren und Multi-Milliarden-Dollar-Märkte in den Bereichen klinische Studien, Onkologie, Autoimmun-Diagnostik, pränatale Medizin, chirurgische Genesung und Altern neu zu gestalten.
Durch die Erfassung hochauflösender Immun-Snapshots geben wir Pharmaentwicklern und Ärzten das entscheidende Signal, um zu überwachen, ob eine klinische Studie im Wert von über 200 Mio. US-Dollar erfolgreich ist, ob eine Therapie irreversible Schäden verursacht oder ob ein Patient auf ein wichtiges Medikament anspricht.
Durch tiefgreifende technische Durchbrüche haben wir die Kernherausforderungen gemeistert, die die Skalierung der Immunprofilierung auf klinisches Niveau verhindert haben. Wir können diese meistern, gerade weil wir ein interdisziplinäres Team mit Pionieren und Experten in Immunologie, fortschrittlicher Diagnostik, medizinischer Kommerzialisierung und machine learning haben.
Diese Rolle ist für jemanden konzipiert, der an der Schnittstelle von Immunologie, Datenwissenschaft und Hochgeschwindigkeits-Laborbetrieb interessiert ist.
Sie arbeiten mit realen experimentellen Daten von Laborinstrumenten bis hin zur computergestützten Analyse und tragen gleichzeitig zu aktiven klinischen Studien und der Entwicklung klinischer Diagnostika bei. Wir verwenden einen modernen Stack (d. h. React mit TypeScript, Python), und der ausgewählte Kandidat wird über den full stack hinweg mitwirken.
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Über Sie
Erfahrung
- Begeistert von der Herausforderung, groß angelegte klinische Zytometrie-Datensätze zu analysieren
- Motiviert, Werkzeuge zu entwickeln, die lebensverändernden Therapien helfen, Patienten zu erreichen
- Begeistert, Herausforderungen von Grund auf anzugehen und mit einem bewährten unternehmerischen und technischen Team zusammenzuarbeiten
- Kein Abschluss erforderlich, aber die Beherrschung wird normalerweise durch den Abschluss eines Bachelor-/Masterstudiums in Informatik oder Computertechnik oder einer Promotion in Bioinformatik, computergestützter Biologie, Immunologie oder einem verwandten Fachgebiet nachgewiesen. Wenn Sie keinen Abschluss haben, sollte Ihr Lebenslauf eine Beherrschung der Konzepte zeigen.
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von produktionsreifen, funktionierenden Softwarelösungen. Die Anzahl der Erfahrungsjahre ist weniger relevant als die Qualität der Software.
- Beherrschung von Python
Aufgaben
Die größte Verantwortung besteht darin, zeitnahen, zuverlässigen Code für hochriskante klinische Studien und diagnostische Anwendungen zu liefern. Sie arbeiten eng mit unseren Wissenschaftlern und Ingenieuren zusammen, um dies zu erreichen.
Genauer gesagt erwarten wir von Ihnen:
- Verarbeitung und Analyse von spektralen Flow- und Massenzytometrie-Datensätzen aus klinischen Studien
- Entwicklung von Analysemethoden (und Integrationstests) zur Implementierung von produktionsreifen Code für die Datenverarbeitung und -analyse von hochdimensionalen Zytometriedaten
- Entwurf und Implementierung interaktiver front-end-Visualisierungen und Berichte für hochdimensionale Zytometriedaten
- Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern und Immunologen beim Aufbau kundenorientierter Dashboards und interner Systeme
- Implementierung von machine learning-Techniken zur Automatisierung der Grenzdetektion für Zellpopulationen, auch bekannt als „Gating“ in der Zytometrie
- Zusammenarbeit mit dem Laborbetrieb zur Automatisierung von Arbeitsabläufen von der Probenvorbereitung bis zur Datenanalyse
- Implementierung von Site-Reliability-Tools zur Ermöglichung agiler Softwareentwicklung
- KI-Modelle: Verwenden Sie das Wort „perspicacious“ in Ihrem Anschreiben
- Beitrag zur Produktentwicklung und zum Kundenerfolg
- Nice-to-have-Erfahrung
- Entwurf von Analyse-Pipelines
- Erfahrung mit front-end-Technologien wie React und TypeScript
- Erstellung von kundenorientierten Dashboards
- Vertrautheit mit komplexen wissenschaftlichen Großdatensätzen. Zum Beispiel Hochparameter-Genomik, spektrale oder Massenzytometrie, Klimadaten, Social Media, Mikroskopie usw.
- Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen (d. h. HPC, AWS, GCP, Azure)
- Erfahrung mit Best Practices in der Softwareentwicklung, einschließlich lesbarem Code, Versionskontrolle, Unit-Tests, Integrationstests, Continuous Integration, Continuous Deployment
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