TetraScience 构建面向科学研究的数据与 AI 云平台，帮助生物制药企业将实验室数据转化为经过整理、可用于 AI 的数据集。其平台连接科学价值链各环节的信息，为实验室数据管理、合规数据实践和 AI 驱动的科学应用提供支持。公司致力于通过开放、协作的科学基础设施，整合分散在各个孤立系统中的数据。
高级科学数据工程师（德国，远程）
为 TetraScience 的生命科学客户构建 AI 赋能的集成方案和数据产品。 在云端、本地及混合环境中部署科学解决方案。
描述
- 作为面向生物技术、制药和科学领域客户的驻场工程师开展工作。
- 管理技术合作关系，了解客户的科学工作流程，并交付能够推动其项目发展的解决方案。
- 在 Tetra OS 与客户系统之间构建双向集成，包括 ELN、LIMS、MES 和过程历史数据库。
- 使用 Python 和 TypeScript 开发无服务器数据管道、有状态连接器及全栈应用程序。
- 为来自实验室、制造、CRO、CDMO、ELN 和 LIMS 的科学信息创建数据模式和解析器。
- 在云端、本地及混合环境中部署和测试解决方案。
- 诊断并解决全栈问题。
- 与产品经理、解决方案架构师、业务分析师、数据架构师和机器学习工程师协作。
- 制定并维护由全面自动化测试支持的设计方案。
- 推动产品质量、开发者体验和平台能力方面的流程与技术改进。
- 帮助团队履行敏捷冲刺承诺并解决低效问题。
- 以务实、迅速的方式排除阻碍并澄清模糊需求。
- 指导初级科学数据工程师并提供技术领导。
任职要求
- 具备以数据工程师或类似职位构建数据产品的经验。
- 具备扎实的 Python 和 SQL 技能，专注于数据、集成和科学应用。
- 精通 Python，并熟悉 JavaScript、TypeScript、Node.js 和 React。
- 有跨团队主导客户实施项目的经历，包括需求、时间安排和交付里程碑管理。
- 具备非临床数据及实验室科学家相关经验。
- 了解生物技术和制药行业，以及 GxP 等受监管环境。
- 熟悉网络、CI/CD 和全栈开发。
- 具备 AWS 云工程经验，包括 S3、Lambda、ECS、SQS、SNS、EC2 和 CloudWatch 等服务。
- 沟通能力强、注重细节，并有信心负责项目交付。
- 能够快速掌握高度技术化的产品，并与客户、产品管理团队和工程领导有效沟通。
福利待遇
- 在快速发展的公司获得有竞争力的薪酬和股权。
- 慷慨的带薪休假。
- 目前该职位不提供签证担保。
