Scientific Software & Data Engineer

Miraculix ist ein wissenschaftsgetriebenes Startup, das analytische Technologien für Substanzanalyse und Harm Reduction entwickelt.

Wir verbinden Schnelltestsysteme, chemische Analytik und digitale Datenauswertung, um Substanzanalysen zugänglicher und verlässlicher zu machen. Unsere Tools werden unter anderem in Drug-Checking-Kontexten eingesetzt beispielsweise im Thüringer Drug-Checking-Projekt oder im ALIVE-Projekt, in denen mobile Analyse und Auswertungssysteme genutzt werden.

Als kleines interdisziplinäres Team entwickeln wir Technologien, die in realen Analyse- und Präventionssettings angewendet werden.

Die Position

Wir suchen eine*n Scientific Software & Data Engineer zur technischen Umsetzung eines geförderten Innovationsprojekts.

Im Mittelpunkt der Rolle steht die Entwicklung der Software- und Datenarchitektur eines multikanalen Photometersystems zur automatisierten Auswertung kolorimetrischer Reaktionen.

Du arbeitest an der Schnittstelle von Hardware, spektraler Datenverarbeitung und Analysesoftware und wirkst an einem System mit, das Messworkflows mit KI-gestützter Analyse und Entscheidungslogik verbindet.

Projektaufgaben

· Entwicklung der Softwarearchitektur zur Erfassung und Verarbeitung optischer Multikanal-Sensordaten

· Umsetzung einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) zur Live-Visualisierung und Auswertung spektraler Messdaten

· Aufbau strukturierter Daten- und Speicherstrukturen (Versionierung, Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit)

· Integration von Referenz- und Fingerprint-Datenbanken

· Entwicklung von Kalibrierungs- und Signalverarbeitungsroutinen

· Konzeption und Implementierung KI-gestützter Analyseworkflows, einschließlich Musterklassifikation, Fingerprint-Abgleich und Reagenzempfehlungslogik

· Mitwirkung an der Entwicklung und Integration von Machine-Learning-Komponenten innerhalb des analytischen Entscheidungsframeworks

· Entwicklung von Datenimport- und -exportschnittstellen sowie Integration externer Datensätze

· Sicherstellung transparenter, robuster und validierbarer Analyseprozesse

· Fachliche Betreuung und Anleitung eines Werkstudenten

· Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen Forschungspartnern

Digitale Infrastruktur (Startup-Kontext)

Neben dem Projekt unterstützt du bei Bedarf unsere internen digitalen Systeme. Dazu gehören:

· Weiterentwicklung und technische Betreuung unseres Online-Webshops (WooCommerce) sowie dessen Anbindung an unsere CMS-Infrastruktur (NEOS)

· Optimierung von Daten- und Backend-Workflows zwischen Analyse- und Produktsystemen

· Automatisierung und Verbesserung interner digitaler Prozesse

Erfahrung mit Online-Shop-Systemen sowie Content-Management-Systemen ist von Vorteil.

Erforderlich

· Studium der Informatik, Data Science oder vergleichbar (oder entsprechende Praxiserfahrung)

· Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung in der Datenverarbeitung (NumPy, Pandas, CSV/JSON)

· Verständnis für Softwarearchitektur und wartbaren Code

· Grundverständnis für Mess-, Sensor- oder Zeitreihendaten

· Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise

Wünschenswert

· Erfahrung mit Signal- oder Spektraldaten

· Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning (angewandt, nicht forschungsgetrieben)

· Erfahrung mit GUI-Entwicklung oder Datenvisualisierung

· Erfahrung mit API-, Webshop- oder CMS-Integrationen

· Open-Source-Erfahrung

Arbeiten im Startup - Mindset

Diese Rolle passt gut zu dir, wenn du:

· Sehr gut organisiert bist und gerne Struktur in komplexe Aufgaben bringst

· Mehrere Aufgaben parallel managen kannst, ohne den Überblick zu verlieren

· Systeme zuverlässig am Laufen hältst und sie schrittweise weiterentwickeln möchtest

· Klar auf Deutsch und Englisch kommunizieren kannst

· Neugierig darauf bist, wie ein wissenschaftliches Startup funktioniert

· Schritt für Schritt Verantwortung übernehmen und wachsen möchtest

· Selbstständig arbeiten kannst, aber bei Bedarf auch Fragen stellst

• Firmenevents
• Flexible Arbeitszeiten

Arbeitsort: Vor Ort     If you require alternative methods of application or screening, you must approach the employer directly to request this as Indeed is not responsible for the employer's application process.