Python&Data Engineer – Computational Pathology Tools & Workflows
Holisticon Connect
To rola inżyniera danych specjalizującego się w przetwarzaniu obrazów medycznych (patologia cyfrowa). Będziesz budować wewnętrzne narzędzia do zarządzania danymi z całych slajdów (WSI), zapewniając ich jakość i zgodność dla pipeline'ów AI. Praca polega na tworzeniu rurociągów danych, automatyzacji, testowaniu i lekkich interfejsach użytkownika. Ściśle współpracujesz z naukowcami i patologami. To nie jest rola badawcza, ale inżynierska z naciskiem na dane i oprogramowanie.
Brakuje: wielkość zespołu i struktura, szczegóły dotyczące zarządzania danymi (jakie narzędzia do orkiestracji?).
To rola inżyniera danych specjalizującego się w przetwarzaniu obrazów medycznych (patologia cyfrowa). Będziesz budować wewnętrzne narzędzia do zarządzania danymi z całych slajdów (WSI), zapewniając ich jakość i zgodność dla pipeline'ów AI. Praca polega na tworzeniu rurociągów danych, automatyzacji, testowaniu i lekkich interfejsach użytkownika. Ściśle współpracujesz z naukowcami i patologami. To nie jest rola badawcza, ale inżynierska z naciskiem na dane i oprogramowanie.
- ✓W pełni zdalna praca z elastycznymi godzinami i brakiem mikrozarządzania
- ✓Budżet szkoleniowy z płatnymi godzinami (Personal Training Budget)
- ✓Passion Day – dodatkowy dzień wolny na hobby
- ✓Brak oczekiwania nadgodzin i pracy w weekendy
- ✓Sprzęt wysokiej jakości + 2 dodatkowe monitory
- −Wymóg zamieszkiwania w Polsce od co najmniej 5 lat – może blokować kandydatów mieszkających za granicą lub zmieniających kraj
- −Opis 'Comfort working with data' jest nieprecyzyjny – może oznaczać różny poziom zaawansowania
- !Rola w software house – możliwość rotacji projektów lub pracy dla klienta zewnętrznego, choć opis sugeruje stały zespół
- !Wzmianka o 'lekkich UI' może oznaczać, że część czasu poświęcisz na frontend, a nie tylko backend danych
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- •Projektowanie i implementacja rurociągów do pozyskiwania danych z obrazów WSI (whole slide imaging)
- •Opracowywanie narzędzi do deidentyfikacji i kontroli integralności plików WSI
- •Implementacja algorytmów dzielenia i stratyfikacji zbiorów danych
- •Tworzenie lekkich interfejsów użytkownika (UI) w Pythonie (NiceGUI, Streamlit) do zarządzania danymi
- •Utrzymywanie i rozwijanie pipeline'ów CI/CD (GitHub Actions, Docker)
- •Pisanie testów i dokumentacji kodu
- •Współpraca z naukowcami i patologami przy definiowaniu wymagań narzędziowych
- •Praca z bazami danych SQL i hurtowniami danych (Snowflake)
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Mid-level data engineer z solidnym Pythonem i podstawami przetwarzania obrazów. Osoba, która ma doświadczenie z CI/CD i SQL, ale być może mniej w zarządzaniu danymi medycznymi.
Osoby z mniej niż 2 latami praktycznego doświadczenia w Pythonie i pracy z danymi, juniorzy bez własnych projektów data engineering, ani osoby mieszkające poza Polską (wymóg 5 lat zamieszkania).
- ?Czy zespół pracuje nad jednym projektem (wewnętrznym) czy dla różnych klientów?
- ?Ile osób liczy zespół Computational Pathology?
- ?Jakie są główne wyzwania związane z danymi WSI – skala, prędkość, formaty?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad pipeline'ami danych do pracy nad UI?
- ?Czy rola wymaga znajomości konkretnych standardów regulacyjnych (np. ISO 13485, GxP)?
- ?Jak wygląda proces review kodu i testowania?
- ?Czy istnieje możliwość publikacji lub udziału w konferencjach naukowych?
- ?Jak często odbywają się spotkania zespołu na żywo (offline)?
- −Wielkość zespołu i struktura
- −Szczegóły dotyczące zarządzania danymi (jakie narzędzia do orkiestracji?)
- −Czy praca jest na jednym projekcie czy rotacyjna
- −Proces wdrożenia na stanowisko (onboarding)
Zespół kładzie nacisk na work-life balance, elastyczność i autonomię. Brak mikrozarządzania, wspólne wyjazdy i imprezy firmowe. Kultura otwarta na rozwój i pasje.
1) Screening HR z rekruterem, 2) Rozmowa techniczna z klientem, 3) Decyzja.
Powyżej mediany rynkowej
≈ 120,0–140,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Docker. Pełne statystyki zarobków →