Scientific Computing Cloud Architect (Life Sciences)

Über das Profil

Wir suchen einen erfahrenen Cloud Solution Architect, der skalierbare, sichere und konforme Cloud-Lösungen für die Biowissenschaften, Bioinformatik und datenintensive Workloads entwirft und bereitstellt. Diese Rolle konzentriert sich auf die Architektur und Unterstützung von High-Performance-Computing (HPC)-Umgebungen, Unternehmensdatenplattformen und gesteuerten Datenökosystemen, die auf FAIR-Prinzipien und regulatorischen Anforderungen (GxP, GDPR, HIPAA) basieren.

Der ideale Kandidat kombiniert tiefgreifendes technisches Fachwissen in Cloud-nativer HPC- und Datenarchitektur mit einem starken Verständnis für biowissenschaftliche Arbeitsabläufe, Daten-Governance und Compliance-Frameworks.

Verantwortlichkeiten

1. Lösungsarchitektur & Strategie

• Technische Führung über den gesamten Lösungslebenszyklus (Design → Implementierung → Optimierung).
• Leitung von technischen Discovery-Sessions und Design-Reviews.
• Übersetzung komplexer wissenschaftlicher und geschäftlicher Anforderungen in skalierbare, produktionsreife Lösungen.
• Definition von End-to-End-Cloud-Architekturstrategien für Kunden aus den Biowissenschaften.
• Architekturdesign für hybride und Cloud-native HPC-Plattformen.
• Beratung von Kunden bei Architekturentscheidungen und Best Practices.

2. HPC & Accelerated Computing Plattformen

• Architektur und Bereitstellung von HPC-Umgebungen.
• Design von GPU-fähigen Architekturen.
• Optimierung hinsichtlich Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz in verteilten Rechensystemen.

3. Unternehmensdaten & Analyseplattformen

• Architektur moderner Datenplattformen zur Unterstützung wissenschaftlicher und operativer Workloads.
• Design und Implementierung von:
  • Dateningestions-Frameworks (ETL/ELT, Streaming-Pipelines).
  • Metadaten- und Lineage-Management-Lösungen.
• Ausrichtung von Datenplattformen an FAIR-Prinzipien für wissenschaftliche Datennutzbarkeit und Reproduzierbarkeit.
• Ermöglichung von Anwendungsfällen wie Analytik, KI/ML und Data Science.

4. Governance, Sicherheit & Regulatorische Compliance

• Design konformer Architekturen gemäß:
  • GxP-Validierungs-Frameworks.
  • HIPAA-Datenschutzanforderungen.
  • GDPR-Richtlinien für Datenschutz und Datenverarbeitung.
• Implementierung von:
  • Zugriffskontrollen und IAM-Strategien.
  • Datenverschlüsselung, Auditing und Rückverfolgbarkeit.
• Unterstützung von Dokumentations- und Validierungsanforderungen für regulierte Workloads.

5. Kundenengagement & Führung

• Als vertrauenswürdiger Berater für Kunden agieren.
• Moderation von Architektur-Workshops, Design-Reviews und technischen Discovery-Sessions.
• Brückenbau zwischen Geschäfts-, Wissenschafts- und Engineering-Teams.
• Hands-on-Anleitung bei POCs, Migrationen und Produktionsbereitstellungen.
• Beitrag zu Lösungsvorschlägen, Roadmaps und technischer Strategieentwicklung.

6. Engineering Enablement & Best Practices

• Förderung von Automatisierung und Infrastructure-as-Code (Terraform, Ansible).
• Best Practices für Performance-Optimierung, Kostenmanagement sowie Sicherheit und Governance.
• Mentoring von Engineering-Teams und Unterstützung der Kapazitätsentwicklung.

Anforderungen - Must have

• 10-12 Jahre Erfahrung in Cloud-Architektur, Infrastruktur oder Plattform-Engineering.
• Erfahrung in Biowissenschaften, Biotech oder Gesundheitsdaten-Umgebungen.
• Cloud Professional Zertifizierung(en).
• Nachgewiesene Expertise in:
  • HPC-Administration (Slurm oder ähnlich).
  • GPU-fähigen Rechenumgebungen.
  • Linux-Systemarchitektur und -administration.
• Starke Erfahrung im Design von Unternehmensdatenplattformen und Datenpipelines.
• Kenntnisse in:
  • Daten-Governance, Metadaten-Management und Datenlebenszyklus-Frameworks.
  • Sicherheits- und Compliance-Standards (GxP, HIPAA, GDPR).
• Erfahrung in kundenorientierten oder Beratungsumgebungen.
• Exzellente Kommunikations- und abteilungsübergreifende Kooperationsfähigkeiten.
• Vertrautheit mit:
  • Bioinformatik-Workflows (z. B. Genomik-Pipelines).
  • Orchestrierungstools für wissenschaftliche Workflows.
• Erfahrung mit:
  • Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes).
  • Verteilten Speichersystemen und High-Performance-Dateisystemen.
  • Azure CycleCloud oder äquivalenten HPC-Orchestrierungsplattformen.
• Programmierung/Skripting: Python, Bash oder ähnlich.

Sprachen

• Fortgeschrittene Englischkenntnisse (C1-C2 Niveau).

Was wir bieten

• Hybrides Arbeitsmodell.
• Die Rolle erfordert die Arbeit während der EST-Geschäftszeiten (9:00 - 17:00 Uhr EST).
• 25 Urlaubstage pro Jahr.
• Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
• Mitarbeiterzentrierte Kultur mit offener Feedbackkultur.
• Verschiedene Trainingsprogramme.
• Arbeit in einem schnell wachsenden, internationalen Unternehmen.
• Freundliche Atmosphäre und unterstützendes Management.