Data Scientist

Unternehmensbeschreibung

Flexsis ist ein Unternehmen der Interiman Group, einem der führenden Personaldienstleister in der Schweiz. Dank unserer fundierten Expertise sowie der Kompetenzen innerhalb der Interiman Group bieten wir massgeschneiderte Lösungen in der Personalberatung.

Für unseren Kunden Novartis in Basel suchen wir einen zuverlässigen und motivierten Data Scientist (m/w/d)

Dauer: 6 Monate - Mutterschaftsvertretung

Arbeitspensum: 80%

Stellenbeschreibung

Hauptverantwortlichkeiten:

• Anwendung etablierter und neuartiger Ansätze zur Modellierung multimodaler klinischer Daten, um Biomarker zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs und des Ansprechens auf die Behandlung zu identifizieren und neue Hypothesen für therapeutische Zielstrukturen zu nominieren
• Entwicklung und Anwendung eines Portfolios von präklinischen Modellen, die aus internen und öffentlichen Daten abgeleitet wurden, für Abteilungsprojekte
• Enge Zusammenarbeit mit einem Kernteam aus Translational Research & Data Science Wissenschaftlern, die sowohl in Wet-Lab- als auch in Dry-Lab-Praktiken versiert sind
• Aktive Teilnahme an interdisziplinären Teams, um Biologie zu modellieren und eine wirkungsvolle Entscheidungsfindung in der Wirkstoffforschung und frühen Entwicklung zu leiten
• Aktive Teilnahme an Allianzen mit externen Partnern an führenden Gesundheitseinrichtungen, einschliesslich der Möglichkeit, Ihre Ergebnisse zu veröffentlichen

Essenzielle Anforderungen:

• Erfahrung in der Life-Sciences-Industrie bei der Modellierung biomedizinischer Forschungsdaten
• Nachgewiesene Arbeitskenntnisse und Anwendung von Statistik und Datenmodellierung auf gross angelegte Life-Sciences-Daten * Hands-on-Erfahrung in der Integration grosser Multi-Omics-Daten (Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik), um zentrale wissenschaftliche Fragen zum Verständnis von Krankheiten zu beantworten
• Hands-on-Branchenerfahrung mit klinischen Daten und deren verantwortungsvollem Umgang
• Hands-on-Erfahrung bei der Anwendung von KI- und Machine-Learning-Methoden auf wissenschaftliche oder R&D-Daten
• Erfahrung im Umgang mit KI-Tools, einschliesslich grosser Sprachmodelle und agentischer Workflows, um die Analyse und Entscheidungsfindung zu beschleunigen
• Kenntnisse in R/Python und Kompetenz in der Arbeit in einer Linux-Umgebung
• Praktiker in der reproduzierbaren Forschung mit nachgewiesenen Visualisierungs- und Reporting-Fähigkeiten
• Ein teamorientierter, praktischer Ansatz zur Problemlösung

Gesuchtes Profil

Muss haben:

• Arbeitskenntnisse und Anwendung von Statistik und Datenmodellierung auf gross angelegte Life-Sciences-Daten
• Hands-on-Erfahrung in der Integration grosser Multi-Omics-Daten (Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik), um zentrale wissenschaftliche Fragen zum Verständnis von Krankheiten zu beantworten
• Kenntnisse in R/Python und Kompetenz in der Arbeit in einer Linux-Umgebung
• Hands-on-Erfahrung bei der Anwendung von KI- und Machine-Learning-Methoden auf wissenschaftliche oder R&D-Daten.
• Erfahrung im Umgang mit KI-Tools, einschliesslich grosser Sprachmodelle und agentischer Workflows, um die Analyse und Entscheidungsfindung zu beschleunigen.

j4id10450925jm j4it1043jm j4iy26jm