Internship, Data Engineering & Bioinformatics (project: Data Models for the Real World: Paving the Way for AI-Driven Insights)
- Data Engineer
- Other places
- 06/23/2024
- -
W Genmab poświęcamy się kształtowaniu niezwykłych przyszłości razem. Poprzez rozwijanie przełomowych produktów na bazie przeciwciał i pionierskich innowacyjnych terapii, dążymy do transformacji życia pacjentów oraz postępu w leczeniu nowotworów i poważnych chorób.
Członkowie naszego zespołu są znani z troski, uczciwości i podejścia zorientowanego na rezultaty. Nasz biznes rozwija się dzięki innowacjom i doskonałości naukowej. W Genmab świętujemy wyjątkowość, dążymy do bycia najlepszymi oraz akceptujemy autentyczność, wszystkiego to po to, aby wypełnić naszą nadrzędną misję.
Dołącz do naszego dynamicznego zespołu bioinformatycznego w Genmab jako Stażysta Inżynierii Danych. W ramach tego stażu stworzysz i zarządzisz zaawansowanymi architekturami danych zgodnie z zasadami FAIR, wspierając nasze naukowe przedsięwzięcia. Twoje skoncentrowanie będzie na integracji rzeczywistych danych klinicznych i molekularnych z modelami baz danych grafowych dla złożonych analiz i innowacyjnych metod badawczych. Również będziesz badać zastosowania przetwarzania języka naturalnego dla efektywnego odpytania danych.
To okazja, aby zdobyć wiedzę z technologii inżynierii danych, brać udział w rozwiązaniach bioinformatycznych oraz wpływać bezpośrednio na nasze przełomowe badania terapeutyczne. Twoja praca wesprze kluczowe projekty mające na celu poprawę odkrywania i rozwoju leków, wspierając twój rozwój jako naukowca danych, jednocześnie wnosząc znaczący wkład w biomedycynę.
Badania translacyjne wykorzystują rzeczywiste zestawy danych, aby zrozumieć reakcje pacjentów na leczenie nowotworów, często integrując złożone i niestandardowe dane molekularne i kliniczne. Zestawy danych klinicznych zaprojektowane dla określonych pytań naukowych zazwyczaj brakuje szczegółowej granulacji, co utrudnia eksplorację.
Ten projekt ma na celu wykorzystanie baz danych grafowych do pokonania tych wyzwań poprzez wdrożenie elastycznych, wielowymiarowych struktur danych, które ułatwiają łatwiejszy dostęp i intuicyjne odpytanie. Poprzez tę inicjatywę, mamy nadzieję opracować techniki odpytania oparte na sztucznej inteligencji za pomocą języka naturalnego, co zwiększy naszą zdolność do wydobywania cennych informacji z złożonych zestawów danych.