Sous la responsabilité du Chief Data Science and Information officer, vous aurez pour missions:

Team Leadership

Superviser la gestion des ingénieurs logiciels/données et des consultants, en veillant à ce que leur travail s'aligne sur les objectifs et les délais du projet.
Favoriser une culture de prise de décision axées sur les données au sein de l'équipe.
Il est responsable de la livraison du travail des analystes de données dans les délais impartis, dans son intégralité et selon des normes de qualité élevées.
Mise en œuvre des OKR et du suivi des KPI.
Développer et mettre en œuvre un support pour les ingénieurs, les scientifiques, les techniciens et les étudiants sur l'utilisation de l'équipement, les procédures expérimentales et la gestion des données biologiques.
Assurer une communication efficace avec les pairs et le bureau de gestion de projet.
Contribuer de manière proactive aux projets d'innovation et de recherche et développement.

Data architecture and engineering

Définir, contribuer et communiquer de manière proactive les principes FAIR, les normes et pratiques d'ingénierie des données, en établissant des modèles et des cadres reproductibles et en utilisant efficacement les services et les outils de cloud&data.
Concevoir, créer et gérer des systèmes de base de données qui permettent aux biologistes d'étudier les données de manière indépendante.
Élaborer un modèle de données et un cadre d'architecture et concevoir un plan d'architecture de données pour l'accès aux données, leur stockage, leur modélisation, leur sécurisation et leur gestion.
Responsable de la conception, de la mise en œuvre, de la maintenance et de l'amélioration active de toutes les activités d'ingestion et de traitement des données : veiller à ce que les flux de travail de traitement soient reproductibles afin de maximiser la valeur de l'innovation.
Automatiser les flux de travail pour la récupération ou le stockage des données dans des carnets de laboratoire électroniques (ELN), tels que Benchling.
Collaborer avec une équipe de scientifiques pour aider à automatiser les pipelines d'analyse de données et construire une infrastructure de données.
Collaborer avec les chefs de service et business leaders pour comprendre les besoins et aligner les initiatives en matière de données sur les objectifs de l'entreprise.