Bioprocess Data Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер по данным в биотех-компании MicroHarvest. Задача — построить цифровую основу для процессов ферментации: собирать и стандартизировать данные с оборудования, строить пайплайны, дашборды и цифровые двойники.

Задачи

• Структурировать и стандартизировать данные процессов по пилотному заводу и другим площадкам
• Подключать оборудование, датчики и системы (биореакторы, весы, газоанализаторы) для сбора данных в реальном времени
• Разрабатывать автоматические расчёты, отчётность, пайплайны данных и дашборды на Python, SQL, Power BI
• Связывать биопроцессную инженерию, КИПиА, инженерию данных и автоматизацию
• Участвовать в разработке дорожной карты цифровизации и автоматизации
• Развивать цифровые двойники, кинетические модели и симуляции процессов
• Взаимодействовать с инженерами, учёными, поставщиками оборудования и внутренними командами

Требования

• Высшее образование в области электротехники, машиностроения, инженерии данных, химической или биопроцессной инженерии или смежной области
• Сильные навыки программирования на Python и SQL, опыт обработки данных, автоматизации и отчётности
• Опыт разработки с контролем версий в GitHub
• Понимание промышленных датчиков, КИПиА, протоколов связи (OPC UA, Modbus) и интеграции оборудования
• Опыт разработки дашбордов и визуализации данных
• Структурное, проактивное мышление и умение превращать сложные задачи в практические решения
• Сильные коммуникативные навыки
• Готовность работать с оборудованием на площадке
• Любознательность, адаптивность и мотивация строить решения в быстро меняющейся среде

Условия

• Высокозначимая роль в компании с миссией изменить будущее еды
• Международная команда, ценящая любознательность и обучение
• Свобода в формировании цифровых инструментов, процессов и систем
• Работа на стыке биотехнологий, инженерии и цифровых инноваций

Навыки

• Python
• SQL
• Power BI
• GitHub
• OPC UA
• Modbus
• Data pipelines
• Dashboards
• Digital twin
• Kinetic modelling
• Process simulation