IMU Biosciences — лондонська біотехнологічна компанія, що розробляє технології багатовимірної імунології для клінічних досліджень, діагностики та розроблення лікарських засобів. Її мультиомна високопродуктивна платформа аналізує понад 100 мільйонів імунологічних показників із 2 мл зразка крові та в реальному часі розрізняє приблизно 2 500 підтипів імунних клітин. Отриманий набір імунологічних даних популяційного масштабу підтримує такі застосування, як прогностичний скринінг перед трансплантацією гемопоетичних стовбурових клітин, оцінювання відторгнення під час трансплантації солідних органів, а також виявлення імунних сигнатур, пов’язаних із відповіддю на лікування та несприятливими явищами в імуноонкології. IMU Biosciences співпрацює з групами клінічних досліджень, фармацевтичними й біотехнологічними компаніями та діагностичними партнерами, перетворюючи імунне фенотипування на практичні клінічні й комерційні інструменти.
Інженер-програміст із біоінформатики — проточна цитометрія
Розробка й підтримка регульованих конвеєрів машинного навчання для проточної цитометрії в IMU Biosciences. Робота охоплює анотування, відстеження моделей, відтворюваність і відповідність вимогам платформи прецизійної медицини.
Опис
- Запускати автоматизовані процеси анотування клітин у великих масивах даних проточної цитометрії.
- Створювати файли з розподілом клітин за популяціями, таблиці часток клітинних субпопуляцій і автоматизовані звіти з позначеними викидами для контролю якості.
- Застосовувати зафіксовані автоматизовані ансамблі гейтингу до розділів даних для перехресної перевірки й оцінювання.
- Відстежувати й документувати показники експозиції гейтингу для кожного пацієнта.
- Визначати й фіксувати базові моделі та критерії числової стійкості для конвеєрів вилучення ознак проточної цитометрії.
- Вести офіційний реєстр життєвого циклу моделей, зокрема версіонування, заморожування та фіксацію ансамблів гейтингу й кандидатних прогностичних моделей.
- Повторно навчати відібрані моделі машинного навчання на більших когортах і фіксувати фінальні моделі до сліпих клінічних оцінювань.
- Фіксувати версії коду, закріплювати специфікації середовищ Conda і Docker, записувати випадкові початкові значення та гіперпараметри моделей.
- Бути основним рецензентом коду в усьому обчислювальному конвеєрі.
- Застосовувати засоби захисту від витоку даних, перевіряти цілісність даних і дотримуватися стандартів модульного програмування.
- Брати участь у незалежних перевірках методів, аудитах простежуваності та перевірках відповідності нормативним вимогам.
- Співпрацювати з інженерами машинного навчання, біостатистиками та клінічними науковцями.
- Підпорядковуватися провідному фахівцю з аналізу даних.
Вимоги
- Ступінь магістра або PhD у галузі біоінформатики, статистики, обчислювальної біології, комп’ютерних наук, біоінженерії чи суміжної кількісної дисципліни.
- Щонайменше три роки професійного досвіду роботи з високопродуктивними даними проточної цитометрії в регульованому, академічному чи біотехнологічному середовищі.
- Вільне володіння Python і досвід роботи з NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn і PyTorch.
- Підтверджене застосування інженерних практик розробки програмного забезпечення, зокрема Git, CI/CD, менеджерів робочих процесів на кшталт Nextflow, фіксації середовищ Docker і відстеження артефактів машинного навчання.
- Обізнаність із генеруванням ознак проточної цитометрії та гармонізацією пакетних ефектів.
- Обізнаність із ризиками витоку даних під час перехресної перевірки у прогностичному моделюванні проточної цитометрії з високою розмірністю даних.
- Наявне право на роботу у Великій Британії.
Переваги
- Конкурентна заробітна плата та бонусна програма компанії.
- Пенсійне забезпечення.
- Медичне страхування.
- Страхування життя.
- Страхування на випадок втрати працездатності.
- Динамічне стартап-середовище, побудоване на співпраці.
- Можливості для професійного розвитку та кар’єрного зростання.