עדיין מחפשים עבודה במנועי חיפוש? הגיע הזמן להשתדרג!
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
MetaSight is a young startup-company developing disease diagnostics via multi-OMICS analysis of blood samples. Applying our proprietary mass-spectrometry technology on samples from >500,000 people, we have generated the world’s largest metabolomics database. Integrating our measurements with clinical information from Electronic Health Records, we are developing diagnostics for diverse disease, including cancer and liver diseases etc.
Responsibilities:
· Develop and execute sample preparation methods for proteomics analysis of serum samples, utilizing a variety of magnetic bead-based protein extraction protocols.
· Collaborate closely with the mass spectrometry team to conduct LC–MS proteomics analyses, ensuring data quality and reliability.
· Evaluate the performance of generated proteomics data, focusing on key metrics such as coverage and reproducibility, and prepare detailed reports for internal presentations and discussions.
· Continuously optimize and refine sample preparation protocols to enhance the quality and reproducibility of proteomics data.
· Provide regular updates and insights directly to the VP of Technology, supporting strategic decision-making.
Qualifications:
· Ph.D. in Biology, Biotechnology, or a related field.
· Hands-on experience in developing and optimizing experimental protocols.
· Strong proficiency in analyzing experimental data using Excel; basic programming skills (e.g., Python) for data analysis are advantageous.
· Exceptional analytical, organizational, and communication skills.
Proven ability to thrive in cross-functional teams and effectively contribute in a dynamic, fast-paced startup environment.
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.