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Busca ofertas por puesto, competencia y ubicación. Revisa los requisitos antes de preparar tu candidatura.

Una buena búsqueda no termina al encontrar un título atractivo. Compara las tareas, los requisitos y las condiciones de cada oferta con tu experiencia. Esta guía te ayuda a crear una lista de oportunidades, preparar documentos relevantes y comprobar dónde enviar cada candidatura.

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

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Senior Scientific Data Engineer

TetraScience

Trabajo remoto

Ubicación
Remote (Germany)
Jornada
Full Time
Publicado
17 oct 2026

Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.

Descripción del puesto

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

About TetraScience TetraScience is the Scientific Data and AI Company building Tetra OS, the operating system for scientific intelligence. We help the world’s leading life sciences firms turn fragmented scientific data into AI-native assets and scientific workflows that accelerate discovery, development, and manufacturing. TetraScience’s growing ecosystem of strategic partners includes NVIDIA, Databricks, Thermo Fisher Scientific, Snowflake, Google, and Microsoft. In connection with your candidacy, you will be asked to carefully review “The Tetra Way,” authored by our CEO, Patrick Grady; it is impossible to overstate the importance of this document, and you should take it literally as you decide whether our mission, culture, and expectations are right for you. What You Will Do You will join TetraScience's forward deployed teams as a senior, hands-on engineer. In this role, you will work directly with biotech, pharmaceutical, and scientific companies, bringing advanced data and AI technologies into the labs that research, develop, and manufacture medicines. You will work alongside customer scientific, engineering, and IT teams to design, build, and ship integrations and data products on Tetra OS that serve scientific teams across the globe. You will also mentor other scientific data engineers, lead internal design sessions, and partner with Product Managers and Solution Architects to turn customer, product, and engineering objectives into commercialized solutions. Act as a forward deployed engineer for a portfolio of biotech, pharmaceutical, and scientific customers. Own the technical relationship, understand their scientific workflows, and deliver solutions that move their programs forward. Drive AI agents to design and build bidirectional integrations between Tetra OS and customer systems such as ELN, LIMS, MES, and process historians, including serverless push and pull pipelines, stateful connectors, and full stack data applications in Python and TypeScript. Drive AI agents to design and build comprehensive data schemas and parsers for scientific data from R&D lab instruments, manufacturing, CRO, CDMO, ELN, and LIMS sources, across formats such as .xlsx, .pdf, .txt, .raw, .fid, and many other vendor binaries. Deploy and test solutions in customer environments, including cloud, on-premises, and hybrid networks, and troubleshoot across the full stack when something breaks. Work with product managers, solution architects, business analysts, data architects, and ML engineers to understand business requirements, recommend outcomes, and build best-in-class data products based on consensus. Create and enforce designs with quality backed by comprehensive test automation to prove expected behaviors. Lead process and technology improvements supporting product quality, developer experience, and platform capabilities. Rally the team to finish Agile sprint commitments. Actively surface team inefficiencies and resolve them. Drive results. Bring pragmatic urgency to resolving blockers and unclear requirements, and make things happen. Provide mentorship to junior scientific data engineers and show leadership on every front. Requirements Proficiency in building data products as a Data Engineer or in a similar field. Proficiency working in Python and SQL with a focus on data, integrations, and scientific applications. Expertise in Python and working knowledge of JavaScript, TypeScript, Node, and React. History leading customer-facing implementation projects across cross-functional teams, managing requirements, timelines, and delivery milestones. Experience working with non-clinical data and lab scientists. Familiarity with the biotech and pharmaceutical industry and regulated environments such as GxP. Familiarity with networking, CI/CD, and full stack development. Familiarity with cloud engineering on AWS, including core services such as S3, Lambda, ECS, SQS, SNS, EC2, and CloudWatch. Excellent communication skills, attention to detail, and the confidence to take control of project delivery. Ability to quickly understand a highly technical product and communicate effectively with customers, product management, engineering leadership Benefits Competitive Salary and equity in a fast-growing company. Generous paid time off (PTO). We are not currently providing visa sponsorship for this position Originally posted on Himalayas

Busca, compara y prepara tu candidatura

Empieza con un puesto o una competencia que quieras utilizar. Ajusta los filtros de ubicación y profesión y abre las ofertas para comparar sus responsabilidades. Si no encuentras resultados, prueba un término más corto o elimina un filtro cada vez.

Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.

Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.

Antes de enviar tu candidatura

Preguntas sobre la búsqueda de empleo

¿Por qué algunas ofertas están en inglés?

Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».

¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?

No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.

¿Qué hago si no aparecen resultados?

Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.

¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?

El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.

¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?

Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.