Team Lead Data Science Platform - DTU Biosustain

Ищете работу, которая предлагает свободу, баланс и возможность сделать глобальное влияние? Дальше искать не нужно. Эта позиция в Центре Биоустойчивости Ново Нордиск Фонда (DTU Biosustain) при Техническом Университете Дании (DTU) создана именно для вас. Примите участие в значимых проектах, направленных на разработку новых устойчивых продуктов и улучшение агрокультурных, медицинских и экологических техник по всему миру с помощью науки о данных.

В DTU Biosustain мы предотвращаем истощение природных ресурсов, инновируя в биохимическом пространстве. Наш центр, расположенный в Техническом Университете Дании, насчитывает более 300 сотрудников, работающих в междисциплинарных командах для создания технологий, поддерживающих устойчивое биохимическое производство. Узнайте больше о нашей переломной работе на biosustain.dtu.dk.

Информационная Платформа находится в сердце DTU Biosustain и включает в себя три ключевые команды: Управление Исследовательскими Данными, Платформа Данных Науки и Исследовательская Инженерия Программного Обеспечения. Вместе эти команды создают надежные инструменты и процессы для обработки обширных данных и продвижения устойчивых, экономически выгодных методов биохимического производства. Возглавляя эту платформу, вы будете руководить опытными учеными-данными для инноваций и прогресса наших цифровых и аналитических операций.

• Направлять и стратегировать на основе общецентровых и специфических для команды целей.
• Руководить, вдохновлять и управлять высокоэффективной командой ученых-данных.
• Стандартизировать и улучшать процедуры и рамки науки о данных.

Сосредотачиваясь на лидерстве, у вас также будет практическая возможность разрабатывать и внедрять передовые решения в области науки о данных, включая биоинформационные пайплайны, критически важные для интерпретации мультимодальных данных.

• Продвинутые степени (доктора наук или магистра) в области Вычислительной Биологии, Компьютерных Наук или в схожих направлениях.
• Обширные знания Python, статистических библиотек и машинного обучения.
• Опыт анализа омических и биологических данных.
• Высокие коммуникативные