次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Senior Scientific Data Engineer

TetraScience

リモート勤務

勤務地
Remote (Germany)
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月17日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

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

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。