Intern – Scientific Data Engineering (mfd)

Bruker ermöglicht Wissenschaftlern und Ingenieuren bahnbrechende postgenomische Entdeckungen zu realisieren und neue Anwendungen zu entwickeln die die Lebensqualität der Menschen verbessern. Die leistungsstarken wissenschaftlichen Instrumente und hochwertigen analytischen und diagnostischen Lösungen von Bruker ermöglichen es Wissenschaftlern Leben und Materialien auf molekularer zellulärer und mikroskopischer Ebene zu erforschen.

In enger Zusammenarbeit mit Kunden ermöglicht Bruker Innovationen Produktivitätssteigerungen in der postgenomischen Life-Science-Forschung in der Molekular- und Zellbiologie in angewandten und biopharmazeutischen Anwendungen in der Mikroskopie und Nanoanalyse sowie in der Industrie- und Cleantech-Forschung und in der Halbleiter-Metrologie der nächsten Generation zur Unterstützung der künstlichen Intelligenz.

Bruker bietet differenzierte hochwertige Life-Science- und Diagnostik-Systeme und -Lösungen für die präklinische Bildgebung die klinische Phänomik-Forschung die Proteomik und Multiomik die Raum- und Einzelzellbiologie die funktionelle Struktur- und Kondensatbiologie sowie für die klinische Mikrobiologie und Molekulardiagnostik.

Weitere Informationen findest Du hier:

Zu Deinen Aufgaben gehört:

• AufbaueinerDatenbankstrukturinklusivebenutzerfreundlichemFrontend.
• DefinitionundImplementierungvonEingabeparametern(Materialdaten SetupUmgebungTestzieleResultate).
• IntegrationbestehenderDatenausPOCs(ProofOfConcept).
• EntwicklungvonSuchundAnalysefunktionenfürPerformanceVorhersagenundSetupVerhalten.
• ZusammenarbeitmitdeminternenSoftwareEntwicklerTeamzurSicherstellungrelevanterundkorrekterDaten.

Um in dieser Stelle erfolgreich zu sein benötigst Du:

• Erfahrung mit Datenbankentwicklung und FrontendApplikationen.
• Kenntnisse in Datenmodellierung und statistischer Auswertung technischer Messdaten.
• English und Deutsch Kenntnisse (min. C1 Level)
• Verständnis chemischer oder materialbezogener Eigenschaften von Vorteil.
• Fähigkeit zur Arbeit mit interdisziplinären Stakeholdern.
• Gymnasialer Abschluss begonnenes Studium der Informatik Data Science Chemieingenieurwesen oder ähnlicher Fachrichtung.