- Erhebung, Bereinigung, Aufbereitung und Analyse von großen Datenmengen - Entwicklung und Integration von neuen Softwareanwendungen und Schnittstellen im Bereich Molekulardiagnostik und Produktionsoptimierung - Entwicklung eigener Datenmodelle mit Machine Learning Technologien und Methoden in Python - Bereitstellung von Erkenntnissen und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der algorithmischen Effizienz und Skalierbarkeit bestehender Analysemethoden und Algorithmen - Enge Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen, z.B. Assay Development und Instrumentenservice