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Consultant – Digital Laboratory Systems & Data Visualization (BIOVIA / Savvy) (H/F)

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Consultant – Digital Laboratory Systems & Data Visualization (BIOVIA / Savvy) (H/F) Location: Canton de Vaud, Switzerland Expleo offre une offre unique de services intégrés en ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale.

Dans un contexte d’accélération technologique sans précédent, nous sommes le partenaire de confiance des entreprises innovantes.

Rejoindre Expleo Suisse, C’est Intégrer Un Groupe De 17 000 Collaborateurs Dans 30 Pays, Tout En Bénéficiant De Un accompagnement technique et humain sur chaque projet Des formations continues pour développer vos compétences Des événements dédiés Une équipe dynamique Mission Dans le cadre d’un programme de digitalisation des activités laboratoire et développement procédés, vous intervenez à l’interface entre les équipes scientifiques et les environnements data.

Vos Principales Missions Accompagner l’intégration et la structuration des données provenant d’ELN, LIMS, Excel et systèmes analytiques Développer des solutions de transformation, automatisation et visualisation des données à l’aide de Python, SQL et outils analytiques Concevoir et maintenir des dashboards, rapports et applications de visualisation dans des environnements tels que BIOVIA et Savvy Participer aux activités de qualité des données, d’intégration (ETL) et de mise à disposition dans le data lake Collaborer avec les équipes scientifiques, IT et data pour traduire les besoins métiers en solutions digitales Profil Formation supérieure en biotechnologie, bio-informatique, génie des procédés, informatique ou domaine équivalent 3 à 7 ans d’expérience en gestion de données scientifiques, digitalisation laboratoire ou systems ELN/LIMS Solides compétences en Python et SQL Expérience en data integration, ETL, data visualization et reporting Connaissance de solutions telles que BIOVIA, Savvy, LIMS, Power BI, Tableau ou équivalent Expérience dans un environnement pharmaceutique, biotechnologique ou R&D appréciée #J-18808-Ljbffr

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