Senior Data Scientist - Fokus Pharma (m/w/d)

Startdatum

Wir suchen Dich ab sofort an einem unserer deutschen Standorte in München, Nürnberg, Leipzig, Berlin, Essen oder Frankfurt am Main! Deine Aufgaben

Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:

• Du gestaltest zielstrebig anspruchsvolle Data Science Projekte in einem interdisziplinärem Team
• Routiniert erkennst Du die Bedürfnisse unserer Kunden und entwickelst effektive, datengetriebene Lösungen und Optimierungen von Prozessen aus der Pharma Industrie
• Aus den Datensätzen unserer Kunden extrahierst Du die für die Aufgabenstellung entscheidenden Daten
• Du kreierst innovative Lösungen mithilfe moderner Methoden aus den Bereichen Statistik, Machine Learning, mathematischer Optimierung und Visual Analytics
• Du bewertest den Einsatz von Generative AI und Large Language Models in R&D-Prozessen, z.B. für die Auswertung wissenschaftlicher Literatur oder das Design neuer Moleküle
• Du identifizierst gemeinsam mit unseren Kunden Use Cases entlang der R&D-Wertschöpfungskette und bewertest deren Machbarkeit und Mehrwert
• Du analysierst und integrierst heterogene Life-Science-Daten, etwa Omics-, Assay-, Screening- oder klinische Daten und machst sie für Analysen nutzbar
• Du kommunizierst Deine Ergebnisse erfolgreich an unsere Kunden und begleitest anschließend die umfassende Implementierung Deiner Idee zusammen mit dem Data Engineering Team
• Als Expert:in mit Fachwissen nimmst Du an Kundenterminen teil

Dein Profil

Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:• Sehr guter Abschluss (M.Sc. oder PhD) in einem relevanten naturwissenschaftlichen, pharmazeutischen, bioinformatischen oder datenwissenschaftlichen Fachgebiet, z. B. Data Science mit Anwendung im Life-Science, Bioinformatics, Biostatistics, Computational Biology o.ä.

• Du bringst gute Kenntnisse in Themen wie Data Science, Machine Learning, Big Data, Daten- und Zeitreihenanalyse, Anomalie Erkennung, Bayesian Optimization, Prozessoptimierung, Simulation oder Modellierung physikalischer Systeme etc. mit
• Mehrjährige Berufserfahrung aus der pharmazeutischen Industrie, idealerweise in einem forschungsnahen R&D-Umfeld, bspw. Drug Discovery, Preclinical R&D, Translational Research, Pharmacology, Medical Chemistry, Clinical Development etc.
• Tiefgehendes Wissen über Regulierungen und Best Practices in der Pharmabranche (GMP, GCP, GLP) sowie Verständnis für Pharmakovigilanz (BfArM, EMA)
• Fundiertes Verständnis der Drug-Discovery- und R&D-Wertschöpfungskette, insbesondere: Target Identification und Target Validation, Hit Identification und Hit-to-Lead, Lead Optimization, Bewertung und Priorisierung von Drug Candidates, präklinische Entwicklung, Clinical Feasibility
• Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche und technologische Fragestellungen mit Kund:innen aus Pharma und Biotech zu diskutieren und in konkrete Data Science & AI Lösungsansätze zu übersetzen
• Starke Expertise in gängigen Analytics-Toolboxen, insbesondere der Programmiersprache Python (und relevanter Bibliotheken) sowie Kenntnisse mit Datenbanken, Big Data Technologien und Linux-, Cloud- oder Container-Umgebungen 
• Erfahrung in der Beratung, Projektarbeit oder Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus R&D, Data Science, IT und Business
• Dich zeichnet eine starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeit in deutscher und englischer Sprache aus
• Du hast Freude an projektbezogener Arbeit, bist kundenorientiert und hast großes Interesse an industriellen Prozessen und R&D-nahen Fragestellungen
• Reisebereitschaft im Rahmen der Consulting Tätigkeit

Wir bieten

Data bewegt uns! Was Dich auf Deiner persönlichen Journey erwartet, findest Du hier:

Work-Life-Balance Vertrauensarbeitszeit mit flexibler Arbeitszeitgestaltung, hybrides Arbeitsmodell, workation – nutze die Möglichkeit aus dem EU-Ausland zu arbeiten Kultur & Zusammenarbeit Einzigartige Teamatmosphäre, flache Hierarchien zu unserem CEO Alex sowie eine offene Feedbackkultur, jährliche Teamworkshops auf unserem Data.Castle im Zillertal, gelebtes Data.Musketeer Prinzip – „einer für alle, alle für einen!“, unser [at] Buddy Programm zur besseren Vernetzung, regelmäßig stattfindende Fach- und Freizeitevents, hundefreundliche Büros Fachliche & persönliche Entwicklung Intensiver Onboarding- & Einarbeitungsprozess, persönlicher Entwicklungsplan und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten, vielfältiges Workshop- und Schulungsangebot innerhalb der Data.Academy durch unsere erfahrenen Data.Musketeers sowie externen Anbieter, Führungs-, Projektleiter- und Expertenlaufbahn Vergütung & Zusatzleistungen Kita-Zuschuss, Betriebliche Altersvorsorge mit 20% Bezuschussung, zahlreiche Corporate Benefits & Mitarbeiterangebote (z.B. für Events und Reisen), Startguthaben in unserem internen Merchandise-Shop, kompetitives Gehalt mit variablen Anteilen Gesundheit & Wohlbefinden Mental Health & Wellbeing Support sowie Coaching und Meditation durch nilo.health, Fitness- und Yogaräume im Münchner Office, regelmäßige Mitarbeiterumfragen, EGYM Well Pass Mitgliedschaft mit Plus1 Option, Fahrradleasing über Jobrad nach der Probezeit, interne Gruppen für sportliche Aktivitäten, kostenlose Heiß- und Erfrischungsgetränke sowie frisches Obst im Office, Dachterrasse (Grill) Mobilität Zuschuss zum Deutschlandticket, zentrale Lage der Offices, gute Anbindung an den Öffentlichen Nahverkehr, Möglichkeit von anderen Standorten zu arbeiten Ansprechpartnerin

Janine Sauer, Senior HR Managerin About us

 

Die Alexander Thamm GmbH ist einer der führenden Anbieter von Data Science und Künstlicher Intelligenz im deutschsprachigen Raum. Das Unternehmen generiert für und mit seinem Kunden aus Daten echte Mehrwerte, damit diese auch in Zukunft wettbewerbsfähig sind. Dazu entwickelt und implementiert die Alexander Thamm GmbH datengetriebene Innovationen sowie Geschäftsmodelle. Das Leistungsportfolio umfasst die gesamte Data Journey – von der Datenstrategie über die Entwicklung von Algorithmen und den Aufbau von IT-Architekturen bis hin zu Wartung und Betrieb. Du willst mehr über uns erfahren und hinter die Kulissen schauen, dann besuch uns auf Facebook, Instagram, LinkedIn oder Stackoverflow.