Scientist / Senior Scientist Bioprocess Modeling & Data Science (w/m/d)
Deutschland, Nordrhein-westfalen, Wuppertal
Fulltime: 40 hrs a week
Experience: From 2 years
Life Sciences
Deutschland, Nordrhein-westfalen, Wuppertal
Fulltime: 40 hrs a week
Experience: From 2 years
Life Sciences
Möchten Sie die nächste Stufe in Ihrer Karriere erreichen? Bei Brunel haben Sie die Möglichkeit, sich bei namhaften Kunden kontinuierlich weiterzuentwickeln - und das branchenübergreifend. Machen Sie noch heute den entscheidenden Schritt Ihrer Karriere und bewerben Sie sich bei uns!
Entwicklung, Modellierung und Optimierung biotechnologischer Produktionsprozesse (z. B. Fermentation, Upstream-/Downstream-Prozesse)
Analyse, Strukturierung und Management von Prozess- und Versuchsdaten aus Labor-, Pilot- und Produktionsanlagen
Anwendung von in-silico-Modellen zur Simulation, Vorhersage und Bewertung von Prozessparametern
Entwicklung und Einsatz KI-gestützter Modelle zur datenbasierten Prozessoptimierung und Prozesskontrolle
Statistische Auswertung von Prozessdaten sowie Identifikation von Optimierungspotenzialen (z. B. Ausbeute, Produktivität, Prozessstabilität)
Aufbau und Pflege von Datenbanken sowie Sicherstellung der Datenqualität für Prozessanalysen
Transfer von Modellierungs- und Optimierungsergebnissen in experimentelle oder produktionstechnische Prozesse
Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Bioprozessentwicklung, Data Science und Produktion
Promotion im Bereich Bioverfahrenstechnik, Biotechnologie, Bioprozesstechnik oder verwandter Fachrichtung
Fundierte Kenntnisse in biotechnologischer Prozessentwicklung und Fermentationsprozessen
Erfahrung mit Prozessmodellierung und in-silico-Simulationen biotechnologischer Systeme
Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik und Datenmanagement
Erfahrung mit Machine Learning / KI zur Analyse und Optimierung von Prozessdaten
Programmierkenntnisse in z. B. Python, R oder MATLAB von Vorteil
Erfahrung im Umgang mit großen experimentellen Datensätzen
Analytisches Denkvermögen sowie strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise