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IMU Biosciences
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11 – 50 Mitarbeitende
B2BBiotechnologieGesundheitswesen
IMU Biosciences ist ein in London ansässiges Biotechnologieunternehmen, das hochdimensionale Immunologie-Technologien für die klinische Forschung, Diagnostik und Arzneimittelentwicklung entwickelt. Seine Multi-Omik-Plattform mit hohem Durchsatz analysiert mehr als 100 Millionen Immundatenpunkte aus einer 2-ml-Blutprobe und unterscheidet in Echtzeit etwa 2.500 Subtypen von Immunzellen. Der daraus entstehende populationsweite Immundatensatz unterstützt Anwendungen wie das prädiktive Screening für hämatopoetische Stammzelltransplantationen, die Beurteilung von Transplantatabstoßungen bei soliden Organtransplantationen sowie die Identifizierung von Immunsignaturen, die mit dem Behandlungserfolg und unerwünschten Ereignissen in der Immunonkologie verbunden sind. IMU Biosciences arbeitet mit klinischen Forschungsgruppen, Pharma- und Biotechnologieunternehmen sowie Diagnostikpartnern zusammen, um die Immunphänotypisierung in praktische klinische und kommerzielle Werkzeuge zu überführen.
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Stellen im Unternehmen

Bioinformatik-Softwareentwickler für Durchflusszytometrie

Entwickeln und betreiben Sie regulierte Machine-Learning-Pipelines für die Durchflusszytometrie bei IMU Biosciences. Die Rolle umfasst Annotation, Modellverfolgung, Reproduzierbarkeit und Compliance für eine Präzisionsmedizin-Plattform.

GBVereinigtes KönigreichHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischFull-Stack-IngenieurSoftwareentwickler
DockerNumpyPandasPythonPyTorchScikit-Learn

Beschreibung

  • Führen Sie automatisierte Zellannotations-Workflows auf großen Durchflusszytometrie-Datensätzen aus.
  • Erstellen Sie Zellzuordnungsdateien, Tabellen zu Zellsubgruppenverhältnissen und automatisierte Berichte, die Ausreißer zur Qualitätskontrolle kennzeichnen.
  • Wenden Sie gesperrte automatisierte Gating-Ensembles auf Kreuzvalidierungs- und Evaluierungsdatenpartitionen an.
  • Verfolgen und dokumentieren Sie Gating-Expositionsmetriken für jede Patientin und jeden Patienten.
  • Legen Sie Basismodelle und Kriterien für numerische Stabilität in Pipelines zur Merkmalsextraktion aus Durchflusszytometrie fest und sperren Sie diese.
  • Pflegen Sie das formale Register für den Modelllebenszyklus, einschließlich Versionierung, Einfrieren und Sperren von Gating-Ensembles und Kandidaten für Vorhersagemodelle.
  • Trainieren Sie vorausgewählte Machine-Learning-Modelle auf größeren Kohorten erneut und frieren Sie die endgültigen Modelle vor verblindeten klinischen Bewertungen ein.
  • Committen Sie versionierten Code, fixieren Sie Conda- und Docker-Umgebungsspezifikationen und protokollieren Sie Zufalls-Seeds sowie Modellhyperparameter.
  • Übernehmen Sie die federführende Codeprüfung für die gesamte computergestützte Pipeline.
  • Setzen Sie Maßnahmen gegen Daten-Leakage um, überprüfen Sie die Datenintegrität und halten Sie modulare Codierungsstandards ein.
  • Nehmen Sie an unabhängigen Methodenprüfungen, Rückverfolgbarkeits-Audits und Prüfungen zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben teil.
  • Arbeiten Sie mit Machine-Learning-Engineers, Biostatistikern und klinischen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zusammen.
  • Berichten Sie an die Leitung Data Science.

Anforderungen

  • Masterabschluss oder Promotion in Bioinformatik, Statistik, Computational Biology, Informatik, Bioingenieurwesen oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung.
  • Mindestens drei Jahre Berufserfahrung mit Hochdurchsatz-Daten aus der Durchflusszytometrie in einem regulierten, akademischen oder biotechnologischen Umfeld.
  • Sicherer Umgang mit Python und Erfahrung mit NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn und PyTorch.
  • Nachgewiesene Anwendung von Software-Engineering-Praktiken, darunter Git, CI/CD, Workflow-Managern wie Nextflow, Fixierung von Docker-Umgebungen und Nachverfolgung von ML-Artefakten.
  • Vertrautheit mit der Generierung von Merkmalen aus Durchflusszytometrie und der Harmonisierung von Batch-Effekten.
  • Vertrautheit mit Risiken durch Daten-Leakage bei der Kreuzvalidierung in der prädiktiven Modellierung hochdimensionaler Durchflusszytometrie-Daten.
  • Bestehende Arbeitserlaubnis für das Vereinigte Königreich.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Gehalt und betriebliches Bonussystem.
  • Betriebliche Altersvorsorge.
  • Krankenversicherung.
  • Lebensversicherung.
  • Einkommensschutz.
  • Ein dynamisches und kollaboratives Startup-Umfeld.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Aufstieg.

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