Vereinigte Staaten
Launch Legends
Caris Life Sciences
Data Scientist - Innovation - PhD
Vereinigte Staaten
Irving, Texas, United States
PythonAWSDocker
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Zusammenfassung der Position
Bei Caris verstehen wir, dass Krebs ein schwieriges Wort ist – ein Wort, das niemand hören möchte, das uns aber alle verbindet. Deshalb verändern wir nicht nur die Krebsbehandlung, sondern wir verändern Leben.
Wir haben die Präzisionsmedizin weltweit eingeführt und eine Branche um die Idee herum aufgebaut, dass jeder Patient Antworten verdient, die so einzigartig sind wie seine DNA. Unterstützt durch modernste Molekularwissenschaft und KI fragen wir uns jeden Tag: „Was würde ich tun, wenn dieser Patient meine Mutter wäre?“ Diese Frage treibt alles an, was wir tun.
Unsere Mission endet jedoch nicht bei Krebs. Wir verschieben die Grenzen der Medizin und führen eine Revolution im Gesundheitswesen an – angetrieben von Innovation, Mitgefühl und Zielstrebigkeit.
Schließen Sie sich unserer Mission an, die Lebensbedingungen der Menschen bei verschiedenen Krankheiten zu verbessern.
Wenn Sie sich für eine sinnvolle Arbeit begeistern und Teil von etwas Größerem sein möchten, ist Caris der Ort, an dem Ihr Einfluss beginnt.
Möchten Sie dabei helfen, KI-Modelle für die nächste Generation der Krebsdiagnostik zu entwickeln? Die Modelle, die Sie hier erstellen, haben einen direkten Bezug zur translationalen Forschung und klinischen Entscheidungsfindung – eine Arbeit mit dem Potenzial, die Art und Weise zu prägen, wie Krebs erkannt, profiliert und behandelt wird.
Als Data Scientist im Innovation Team entwickeln Sie machine learning- und deep learning-Algorithmen für molekulare Sequenzierungsdaten (WGS, WES, RNA-seq, cfDNA), entwerfen Analyse-Pipelines für die Entdeckung neuartiger Biomarker und bewältigen die anspruchsvollsten Probleme in der Liquid Biopsy und der translationalen Onkologieforschung.
Über das Team
Das Innovation Team ist eine kleine, schnell agierende F&E-Gruppe innerhalb von Caris Life Sciences, die auf proprietäre klinische Forschungsdaten zurückgreift, die kein anderes Team in der Onkologie erreichen kann. Wir arbeiten eng mit Bioinformatikern, Molekularbiologen und klinischen Wissenschaftlern zusammen, um wirkungsvolle KI-Modelle zu entwickeln, die das Potenzial haben, die klinischen Ergebnisse grundlegend zu verändern. Sie haben die Freiheit, Forschungsprojekte von Anfang bis Ende zu leiten – von der Problemstellung bis zur Implementierung – und die Methoden zu gestalten, die die F&E-Agenda von Caris vorantreiben. Im ersten Jahr bedeutet Erfolg, ein oder zwei Forschungsprojekte von der Problemstellung bis zur Implementierung zu leiten, zu einer begutachteten Publikation oder Konferenzeinreichung beizutragen und dabei zu helfen, Methoden zu formen, die die Diagnoseplattform von Caris informieren.
Aufgaben
- Verarbeitung, Manipulation und Analyse großer, vielfältiger Datensätze aus NGS zur Entwicklung von Biomarkern für Krebsdiagnose, Prognose und Behandlung.
- Entwicklung neuartiger Algorithmen zur Merkmalsextraktion und Biomarker-Entdeckung aus molekularen Sequenzierungsdaten.
- Anwendung von First-Principles-Analysen, um offene Forschungsfragen in handhabbare, klar definierte Probleme zu übersetzen.
- Anwendung modernster machine learning- und deep learning-Methoden auf biologische und klinische Forschungsfragen.
- Erstellung strenger Bewertungsrahmen und systematische Nachverfolgung von Experimenten unter Verwendung von Tools wie MLflow oder Weights & Biases.
- Verfassen von begutachteten Forschungspublikationen und Präsentation der Ergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen.
Erforderliche Qualifikationen
- Promotion in Data Science, Bioinformatik, Computational Biology, Genomik, Statistik, Informatik, Ingenieurwesen, Biophysik oder einem verwandten quantitativen oder biologischen Fachgebiet.
- Kürzlich abgeschlossene Promotion oder bis zu etwa 2 Jahre Postdoc-Forschungserfahrung (akademisch oder in der Industrie).
- Nachgewiesene Arbeit an einem Problem der Krebsbiologie oder translationalen Forschung (Kapitel der Doktorarbeit, begutachtete Publikation oder Postdoc-/Industrierolle).
- Praktische Erfahrung mit molekularen Sequenzierungsdaten (z. B. WGS, WES, RNA-seq, cfDNA) einschließlich produktionsreifer Pipelines und Analysen.
- Praktische Erfahrung mit generativer KI – Large Language Models, Foundation Models (z. B. genomische oder Protein-Sprachmodelle) oder agentische Workflows, angewandt auf wissenschaftliche oder klinische Daten.
- Fundierte Kenntnisse in PyTorch und modernen deep learning-Architekturen (Transformer, Aufmerksamkeitsmechanismen) mit nachgewiesener Anwendung von ML/DL auf biologische oder klinische Daten.
- Erst- oder Co-Erstautorenschaft bei begutachteten Publikationen in machine learning-Venues (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR) oder in Fachzeitschriften für Bioinformatik / Computational Biology.
- Starke Python-Kenntnisse; sicher im Umgang mit Linux; versiert in git und kollaborativen Workflows.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung in der Multi-Omics-Integration (Genomik, Transkriptomik, Proteomik, Methylierung usw.).
- Erfahrung mit Epigenetik – DNA-Methylierungsanalyse, Chromatinbiologie oder Ähnlichem.
- Interesse an zellfreier DNA, Liquid Biopsy und der nächsten Generation der Krebsfrüherkennung.
- Interesse an der Entwicklung neuartiger Algorithmen zur biomedizinischen Signalextraktion in Sequenzierungsdaten.
- Fundierte Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS EC2, S3, HealthOmics) und Containerisierung (Docker).
Körperliche Anforderungen
- Diese Rolle umfasst hauptsächlich sitzende Arbeit an einem Computerarbeitsplatz, einschließlich längerer Zeiten des Tippens, Lesens von Bildschirmen sowie virtueller oder persönlicher Zusammenarbeit. Caris bietet qualifizierten Personen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen; Kandidaten, die während des Bewerbungs- oder Interviewprozesses Unterstützung benötigen, werden ermutigt, sich an die Personalabteilung von Caris zu wenden.
Schulung
Alle jobspezifischen, Sicherheits- und Compliance-Schulungen werden basierend auf den mit diesem Mitarbeiter verbundenen Arbeitsfunktionen zugewiesen.
Sonstiges
- Diese Position ist vor Ort in Irving, TX. Das Team arbeitet in einem schnellen Forschungszyklus, der von einer engen, persönlichen Zusammenarbeit profitiert.
- Umzugshilfe kann für qualifizierte Kandidaten verfügbar sein.
Beschäftigungsbedingungen: Die Person muss den Einstellungsprozess erfolgreich abschließen, der eine strafrechtliche Hintergrundüberprüfung, ein Drogenscreening, eine Bonitätsprüfung (gilt für bestimmte Positionen) und eine Referenzüberprüfung umfasst.
Diese Stellenbeschreibung spiegelt die Zuweisung wesentlicher Funktionen durch das Management wider.
Nichts in dieser Stellenbeschreibung schränkt das Recht des Managements ein, dieser Stelle jederzeit Aufgaben und Verantwortlichkeiten zuzuweisen oder neu zuzuweisen.
Caris Life Sciences ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber werden bei der Einstellung unabhängig von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Alter, Status als geschützter Veteran oder Status als qualifizierte Person mit Behinderung berücksichtigt.
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