Internship, Data Engineering & Bioinformatics (project: Data Models for the Real World: Paving the Way for AI-Driven Insights)
- Data Engineer
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- 06/23/2024
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Chez Genmab, nous nous consacrons à façonner ensemble des futurs extraordinaires. En développant des produits anticorps révolutionnaires et en pionnier des thérapies innovantes, nous visons à transformer la vie des patients et à faire progresser le traitement du cancer et des maladies graves.
Nos membres d'équipe sont reconnus pour leur souci, leur honnêteté et leur approche axée sur l'impact. Notre entreprise prospère grâce à l'innovation et à l'excellence scientifique. Chez Genmab, nous célébrons l'unicité, nous nous efforçons d'être à notre meilleur niveau, et nous embrassons l'authenticité, tout cela pour accomplir notre mission globale.
Rejoignez notre équipe dynamique de bioinformatique chez Genmab en tant que Stagiaire Ingénieur de Données. Dans ce stage, vous créerez et gérerez des architectures de données avancées suivant les principes FAIR pour soutenir nos efforts scientifiques. Vous vous concentrerez sur l'intégration des données cliniques et moléculaires du monde réel dans des modèles de bases de données graphes pour des analyses complexes et des méthodologies de recherche innovantes. Vous explorerez également les applications du traitement du langage naturel pour une interrogation efficace des données.
Cette opportunité vous permet d'acquérir une expertise dans les technologies d'ingénierie de données, de contribuer à des solutions bio-informatiques, et d'avoir un impact direct sur notre recherche thérapeutique révolutionnaire. Votre travail soutiendra des projets critiques pour améliorer la découverte et le développement de médicaments, favorisant votre croissance en tant que scientifique des données tout en faisant une différence significative en biomédecine.
La recherche translationnelle utilise des ensembles de données du monde réel pour comprendre les réponses des patients aux traitements contre le cancer, intégrant souvent des données moléculaires et cliniques complexes et non standardisées. Les ensembles de données cliniques conçus pour des questions scientifiques spécifiques manquent généralement de granularité détaillée, rendant l'exploration difficile.
Ce projet vise à tirer parti des bases de données graphes pour surmonter ces défis en déployant des structures de données flexibles et multidimensionnelles qui facilitent l'accès et l'interrogation intuitive. Grâce à cette initiative, nous espérons développer des techniques d'interrogation pilotées par l'IA utilisant le langage naturel, améliorant notre capacité à extraire des informations précieuses à partir de ensembles de données complexes.