Название: Инженер по научным данным, срочный контракт на 12 месяцев
Местоположение: Лондон
Будучи частью команды Data Science, Инженер по научным данным будет распределять свое время между цифровизацией и анализом данных. Кандидат будет разрабатывать и поддерживать модель данных отдела исследований и разработок, конвейеры данных и панели мониторинга для поддержки деятельности отдела исследований и разработок. Они охватывают широкий спектр областей, включая создание шаблонов и интеграцию электронных лабораторных журналов, сбор и хранение данных, обработку результатов, создание панелей мониторинга и мероприятия по статистическому анализу. Они также разделят ответственность с более широкой командой Data Science за предоставление технической поддержки ученым в этих областях.
Основные виды деятельности
- Писать хорошо документированные и хорошо протестированные шаблоны ELN, соответствующие лучшим практикам компании.
- Разрабатывать инструменты для поддержания и обеспечения целостности данных на протяжении всего жизненного цикла данных.
- Разрабатывать SQL-запросы для улучшения доступности данных для операционных и научных групп пользователей.
- Реализовывать панели мониторинга для улучшения доступности данных в организации исследований и разработок.
- Проводить интеллектуальный анализ данных, исследование данных и генерацию признаков для создания прототипов моделей ИИ/МО / статистических / механистических / гибридных моделей в сотрудничестве с специалистами по данным и лабораторными специалистами.
- Выступать в качестве члена команды технической поддержки программного обеспечения, используемого персоналом отдела исследований и разработок.
- Обучать конечных пользователей адекватному использованию инструментов, выпущенных для общего пользования.
- Производить строгую документацию всех процессов разработки программного обеспечения.
- Поддерживать актуальные знания о передовых практиках анализа данных, применимых к исследованиям и разработкам в области наук о жизни.
Ключевые показатели эффективности
- Точное и эффективное преобразование требований пользователя в успешные шаблоны ELN и конвейеры данных.
- Своевременная приоритизация и решение проблем / запрошенных улучшений, сообщаемых пользователями.
- Работа над несколькими несвязанными проектами одновременно при соблюдении согласованных сроков.
Ключевые компетенции должности
- Решение проблем — своевременно выявляет и решает проблемы; умело собирает и анализирует информацию; разрабатывает альтернативные решения; хорошо работает в ситуациях группового решения проблем; использует разумные суждения даже при обсуждении эмоциональных тем.
- Мотивация — ставит и достигает сложных целей; проявляет настойчивость и преодолевает препятствия; измеряет себя по стандарту превосходства.
- Планирование/Организация — приоритизирует и планирует рабочие мероприятия; эффективно использует время; планирует дополнительные ресурсы; ставит цели и задачи; организует или планирует работу других людей и их задачи; разрабатывает реалистичные планы действий.
- Профессионализм — хорошо работает под давлением; относится к другим с уважением и вниманием, независимо от их статуса или должности; принимает ответственность за собственные действия; выполняет обязательства.
- Инновации — демонстрирует оригинальное мышление и креативность; преодолевает трудности благодаря находчивости; предлагает идеи по улучшению работы; разрабатывает инновационные подходы и идеи.
- Устная коммуникация — четко и убедительно говорит в позитивных или негативных ситуациях; слушает и уточняет; хорошо отвечает на вопросы; демонстрирует хорошие навыки презентации; эффективно участвует в совещаниях.
- Письменная коммуникация — пишет ясно и информативно; редактирует работу на предмет орфографии и грамматики; варьирует стиль письма в соответствии с потребностями; эффективно представляет числовые данные.
Должностные обязанности
Прямых подчиненных нет.
Опыт работы
Обязательные требования
- Степень бакалавра/магистра в области науки о данных/анализа данных/биопроцессной инженерии или смежной области
- Понимание биопроцессов и/или опыт работы с данными разработки биопроцессов
- Продвинутые знания Python и SQL.
Желательные требования
- Предыдущий промышленный опыт в обслуживании ELN в фармацевтической отрасли (может включать стажировки/места).
- Опыт разработки программного обеспечения / баз данных / моделей биопроцессов.
- Знание инструментов для создания панелей мониторинга, таких как Tableau, Spotfire и PowerBI.
