L7 INFORMATICS INC
Director of Scientific Data & Content Architecture
DIRECTOR OF SCIENTIFIC DATA & CONTENT ARCHITECTURE
Der (typische) Einstellungsprozess
- Ein Telefonat mit einem unserer Hiring Manager, um mehr über die Rolle und Ihren Hintergrund zu erfahren.
- Kurzes Gespräch mit einem Mitglied unseres Talent-Teams.
- Eine technische oder strategische Take-Home-Aufgabe oder Fallstudie (falls zutreffend).
- Interviews mit 2-3 Mitgliedern der Führungs- und Vertriebsteams.
- Abschließendes Interview mit dem Hiring Manager.
EOE-ERKLÄRUNG Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Behinderungsstatus, geschützten Veteranenstatus oder eine andere gesetzlich geschützte Eigenschaft.
Über uns
Bei L7 Informatics, Inc. ist es unsere Mission, wissenschaftliche Prozesse und Datenmanagement zu revolutionieren, um Precision Health in den Bereichen Biowissenschaften, Gesundheitswesen und Ernährungswertschöpfungsketten zu beschleunigen. Unsere End-to-End-Lösungen und Dienstleistungen ermöglichen es Forschern, neue Genomik-Entdeckungen zu machen, Herstellern von Präzisionstherapeutika, höherwertige Therapien zu entwickeln, Gesundheitssystemen, überlegene Diagnostik und Behandlungsstandards bereitzustellen, und der Präzisionslandwirtschaft, die Bedürfnisse von morgen zu erfüllen.
Die L7-Kultur wird von vier Kernwerten angetrieben:
- Zusammenarbeit: Empathisch auf Kunden und Kollegen hören, zuerst versuchen zu verstehen und aktiv mit offenem Geist zuhören.
- Innovation: Uns gegenseitig inspirieren, groß zu denken, neue Ideen einzubringen, alle Möglichkeiten zu erdenken und eine sichere Umgebung zu schaffen, in der alle Ideen willkommen & geschätzt werden.
- Excel: Nach Exzellenz streben in allem, was wir tun, Erwartungen und Leistungen steigern und erstklassige Produkte, Kundenservice und Mitarbeitererlebnisse bieten.
- Wachstum: Wir erkennen an, dass wir nicht alles wissen; mutig sein, die schwierigen Fragen zu stellen, respektvolles & umsetzbares Feedback zu geben und zu erhalten, und Zeit für kontinuierliches Lernen und Entwicklung zu investieren.
Unsere Teams sind voller Tatendrang, Elan und angetrieben von unserer Mission, einen positiven Einfluss auf eine sehr wichtige Branche zu nehmen, die die Gesundheitsversorgung für Menschen auf der ganzen Welt verbessern kann. Die beliebtesten Vorteile unserer Teams bei L7 sind die vollständig remote, virtuelle Arbeitsumgebung und FTO (flexible Urlaubszeit), die beide unserer Crew die Freiheit und Flexibilität geben, die sie brauchen, um den Lebensstil zu führen, der am besten zu ihnen passt.
Die Rolle
Aufgrund unseres kontinuierlichen Wachstums stellen wir einen Director of Scientific Data Architecture ein. Wissenschaftliche Verfahren variieren stark zwischen den Präzisionswissenschaftsbereichen. In dieser Rolle leiten Sie die Erstellung der grundlegenden Master-Datenmodelle und Prozessdatenmodelle, die es unserer Plattform ermöglichen, sich nativ an diese stark divergierenden wissenschaftlichen Arbeitsabläufe anzupassen, mit einem sofortigen, primären Fokus auf die Pharmaindustrie.
Was Sie tun werden
Sie werden die Lücke zwischen komplexen pharmazeutischen Realitäten und skalierbarer Software schließen, indem Sie standardisierte, wiederverwendbare Datenstrukturen etablieren, die mit Branchen-Frameworks wie ISA-88 und ISA-95 konform sind. Darüber hinaus sind Sie direkt verantwortlich für die Etablierung der wissenschaftlichen Content-Strategie von L7 und die Nutzung von L7|SYNAPSE Agentic AI bei den Kunden. Durch die Leitung eines spezialisierten, funktionsübergreifenden Teams von Wissenschaftlern und Datenentwicklern entwerfen Sie die Ontologien und grundlegenden KI-Datenarchitekturen, die es der Plattform von L7 ermöglichen, mühelos über verschiedene Kunden hinweg zu skalieren.
- Datenmodelle der Grundlage architektonisch gestalten: Master- und Prozessdatenmodelle für Präzisionswissenschafts-Vertikalen entwerfen, beginnend mit Pharma. Sie müssen unterschiedliche wissenschaftliche Verfahren und den Technologietransfer von F&E zur Herstellung handhaben, ausgerichtet an ISA-88 (einschließlich allgemeiner und standortspezifischer Rezepte), ISA-95 und FAIR-Prinzipien.
- Verantwortung für die wissenschaftliche Content-Strategie übernehmen: Definieren, wie wissenschaftliche Inhalte entworfen, standardisiert und wiederverwendet werden, und eine Bibliothek modularer Inhalte beaufsichtigen, die Kundenimplementierungen verkürzen.
- Grundlage für L7|SYNAPSE schaffen: Sicherstellen, dass unsere Datenmodelle, Ontologien und Inhalte so strukturiert sind, dass SYNAPSE die Konfiguration, Datenzuordnung und Workflow-Standardisierung für Kunden zuverlässig automatisieren kann.
- Strategische Kunden beraten: Als vertrauenswürdiger Berater für Führungskräfte bei Schlüsselkunden fungieren, unsere Modelle mit ihren Operationen und wissenschaftlichen Zielen abstimmen und die Architektur von L7 als Vordenker im Markt repräsentieren.
- Feldrealität in Produkt umwandeln: Mit Produktmanagement, Engineering und Lieferleitung zusammenarbeiten, um wiederkehrende Anforderungen aus dem Feld in Standardplattformfunktionen zu übersetzen.
- Team aufbauen und leiten: Ein Team von Wissenschaftlern und Datenentwicklern einstellen, managen und weiterentwickeln, klare Richtung und eine Kultur des Lernens und hoher Leistung setzen.
- Qualität aufrechterhalten: Das Qualitätsmanagementsystem (QMS) von L7 unterstützen, indem die Qualitätspolitik und SOPs befolgt und die QMS-Ziele von L7 erfüllt werden.
WAS ERFOLG IN IHREN ERSTEN 12 BIS 18 MONATEN AUSSIEHT
- EIN STANDARD-PHARMA-DATENMODELL UND EINE CONTENT-BIBLIOTHEK WERDEN BEI NEUEN IMPLEMENTIERUNGEN EINGESETZT, MIT EINEM MESSBAREN ANTEIL JEDER AUSLIEFERUNG, DER AUS WIEDERVERWENDBAREM CONTENT STATT AUS BENUTZERDEFINIERTER KONFIGURATION ERSTELLT WIRD.
- Implementierungszeiten für Pharmakunden sind messbar kürzer als die heutige Basislinie.
- L7|SYNAPSE konfiguriert Kunden-Workflows aus Ihren Standardmodellen und Ontologien, und strategische Kunden betrachten Ihr Team als Partner in ihrer Datenstrategie.
Was Sie zu einem guten Kandidaten macht
- Erfahrung: 10+ Jahre in wissenschaftlicher Datenarchitektur, Labor- oder Fertigungsinformatik (LIMS, MES, ELN) oder Lösungsberatung in der Life-Science-Branche, einschließlich beratender Tätigkeit auf Führungsebene.
- Pharma und ISA-88/95: Fundierte Kenntnisse der End-to-End-Prozesse in der Pharmaindustrie mit nachgewiesener Erfahrung in der Implementierung und Zuordnung von Datenarchitekturen zu ISA-88 und ISA-95.
- Labordaten und regulatorische Rahmenbedingungen: Praktische Kenntnisse von Labor-Datenstandards wie dem Allotrope Framework (ASM/AFO) und der Datenintegrität sowie der regulatorischen Rahmenbedingungen, die sie regeln (GAMP 5, 21 CFR Part 11/EU Annex 11, ALCOA+, ICH Q12/Q14).
- Angewandte KI und Ontologien: Praktische Erfahrung in der Anwendung von LLMs oder agentic AI auf wissenschaftliche Datenmodellierung, Ontologieentwicklung oder Content-Erstellung und Vertrautheit mit etablierten wissenschaftlichen Ontologien (z. B. Allotrope Foundation Ontology, OBO Foundry Ontologien wie OBI und ChEBI, QUDT).
- Wiederverwendbare Architektur: Eine Erfolgsbilanz bei der Gestaltung skalierbarer, wiederverwendbarer Datenmodelle, Workflows oder Content-Bibliotheken, die die Implementierungszeiten von Software verkürzen.
- Teamführung: Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Management von Teams, die wissenschaftliche Fachexperten und Softwareentwickler kombinieren.
- Ausbildung: Master-Abschluss oder Promotion in einem relevanten Fachgebiet (z. B. Chemieingenieurwesen, Biochemie, Chemie, Molekularbiologie, Bioinformatik oder Informatik mit starkem wissenschaftlichem Fokus) oder gleichwertige Erfahrung.
Was Sie hervorheben wird
- Standardisierter Lösungsinhalt: Sie haben standardisierte MES-, LIMS- oder ELN-Lösungen entwickelt, die benutzerdefinierte Bereitstellungszeiten erheblich verkürzt haben.
- Full-stack-Domänenkenntnisse: Sie verstehen die Landschaft von L4-Unternehmenssystemen (ERP, QMS) über L3 (LIMS, MES, Planung) bis hin zu L2-Automatisierung, einschließlich des Datenflusses zwischen ihnen.
- Kenntnisse von domänenübergreifenden Standards: Sie kennen Standards über Pharma hinaus, die die Vertikalen von L7 abdecken, wie SiLA 2 oder OPC UA LADS (Laborautomatisierung), ISO IDMP (Produktdaten), LOINC/HL7 FHIR (Diagnostik) und GS1 (Lebensmittel und Landwirtschaft). Teilnahme an Konsortien wie Allotrope, Pistoia Alliance oder BioPhorum ist ein Plus.
- Skalierungserfahrung: Sie haben mit fokussierten Ressourcen in einem schnell wachsenden Unternehmen starke Ergebnisse erzielt.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen