IMU Biosciences je biotechnologická spoločnosť so sídlom v Londýne, ktorá vyvíja vysokodimenzionálne imunologické technológie pre klinický výskum, diagnostiku a vývoj liekov. Jej vysokokapacitná multi-omická platforma analyzuje viac ako 100 miliónov imunitných údajových bodov z 2 ml vzorky krvi a v reálnom čase rozlišuje približne 2 500 podtypov imunitných buniek. Výsledný populačný imunitný súbor údajov podporuje aplikácie, ako je prediktívny skríning pri transplantácii hematopoetických kmeňových buniek, hodnotenie odmietnutia štepu pri transplantácii pevných orgánov a identifikácia imunitných podpisov súvisiacich s odpoveďou na liečbu a nežiaducimi udalosťami v imuno-onkológii. IMU Biosciences spolupracuje so skupinami klinického výskumu, farmaceutickými a biotechnologickými spoločnosťami a partnermi v oblasti diagnostiky s cieľom pretaviť imunofenotypizáciu do praktických klinických a komerčných nástrojov.
Softvérový inžinier pre bioinformatiku – prietoková cytometria
Tvorba a údržba regulovaných strojovo učených procesov pre prietokovú cytometriu v IMU Biosciences. Náplňou práce sú anotácie, sledovanie modelov, reprodukovateľnosť a súlad s požiadavkami platformy presnej medicíny.
Popis
- Spúšťať automatizované procesy anotácie buniek na rozsiahlych dátových súboroch z cytometrie.
- Vytvárať súbory so zaradením buniek, tabuľky pomerov bunkových podskupín a automatizované správy upozorňujúce na odľahlé hodnoty na účely kontroly kvality.
- Používať uzamknuté automatizované súbory metód gateovania na dátových podmnožinách určených na krížovú validáciu a vyhodnotenie.
- Sledovať a dokumentovať metriky expozície gateovaniu pre každého pacienta.
- Nastavovať a uzamykať základné modely a kritériá numerickej stability pre procesy extrakcie príznakov z prietokovej cytometrie.
- Spravovať formálny register životného cyklu modelov vrátane verzovania, zmrazovania a uzamykania súborov metód gateovania a kandidátskych prediktívnych modelov.
- Znovu trénovať vybrané modely strojového učenia na väčších kohortách a zmraziť finálne modely pred zaslepenými klinickými hodnoteniami.
- Ukladať verzovaný kód, uzamkýnať špecifikácie prostredí Conda a Docker a zaznamenávať náhodné seed hodnoty a hyperparametre modelov.
- Pôsobiť ako hlavný kontrolór kódu v celom výpočtovom procese.
- Uplatňovať opatrenia proti úniku dát, overovať integritu dát a dodržiavať zásady modulárneho programovania.
- Zúčastňovať sa nezávislých metodických posúdení, auditov sledovateľnosti a kontrol súladu s predpismi.
- Spolupracovať s inžiniermi strojového učenia, biostatistikmi a klinickými odborníkmi.
- Podliehať vedúcemu dátovému analytikovi.
Požiadavky
- Magisterské alebo doktorandské vzdelanie v bioinformatike, štatistike, výpočtovej biológii, informatike, bioinžinierstve alebo v príbuznom kvantitatívnom odbore.
- Aspoň tri roky odbornej praxe s vysokovýkonnostnými dátami z prietokovej cytometrie v regulovanom, akademickom alebo biotechnologickom prostredí.
- Plynulá znalosť Pythonu a skúsenosti s knižnicami NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn a PyTorch.
- Preukázateľné uplatňovanie postupov softvérového inžinierstva vrátane Git, CI/CD, správcov pracovných postupov, ako je Nextflow, uzamykania prostredí Docker a sledovania artefaktov strojového učenia.
- Znalosť tvorby príznakov z prietokovej cytometrie a harmonizácie dávkových efektov.
- Znalosť rizík úniku dát pri krížovej validácii v prediktívnom modelovaní vysokodimenzionálnych dát z prietokovej cytometrie.
- Existujúce oprávnenie pracovať v Spojenom kráľovstve.
Benefity
- Konkurenčné platové ohodnotenie a firemný bonusový program.
- Príspevky do dôchodkového systému.
- Zdravotné poistenie.
- Životné poistenie.
- Poistenie pre prípad straty príjmu.
- Dynamické a spolupracujúce prostredie startupu.
- Príležitosti na kariérny rozvoj a postup.