Senior Machine Learning Research Scientist (m/w/d) - Generative KI für Arzneimittelentwicklung

Das Unternehmen bietet eine spannende Karrierechance, die sowohl individuelle als auch unternehmerische Erfolge fördert. In einem dynamischen Umfeld arbeiten die Mitarbeiter zusammen, um die Gesundheit von Menschen weltweit positiv zu beeinflussen. Der Arbeitgeber sucht derzeit hochqualifizierte Kandidaten für die Position des Senior Machine Learning Research Scientist, um das Team im Bereich der KI-gesteuerten Arzneimittelentdeckung zu verstärken. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für das Design, die Implementierung und Validierung neuartiger maschineller Lernwerkzeuge, die testbare Hypothesen generieren und den gesamten Arzneimittelentdeckungsprozess beschleunigen. Sie werden mit umfangreichen proprietären Daten sowie großen externen Datensätzen arbeiten, um die Grenzen der maschinellen Lernfähigkeiten des Unternehmens weiter zu verschieben. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, an wegweisender Forschung teilzuhaben und Innovationen in reale Auswirkungen für Patienten zu übersetzen. Zu Ihren Aufgaben gehören die Entwicklung von modernen generativen Modellen, die Anwendung neuester Frameworks auf molekulare Designherausforderungen sowie die Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen Fachbereichen. Sie werden auch an Publikationen und wissenschaftlichen Konferenzen mitwirken.

Der ideale Kandidat bringt einen fortgeschrittenen Abschluss oder gleichwertige Erfahrungen in Informatik, Maschinenlernen, Mathematik oder einem verwandten Bereich mit. Nachweisbare Erfahrungen in der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und -algorithmen sind erforderlich, ebenso wie starke Programmierkenntnisse, insbesondere in Python. Erfahrung im Umgang mit wissenschaftlichen oder komplex strukturierten Datensätzen ist ebenfalls notwendig. Bevorzugt werden Kandidaten mit einer starken Publikationsbilanz im Bereich maschinelles Lernen oder computergestützte Wissenschaften sowie praktischen Erfahrungen in der Implementierung von Deep-Learning-Modellen mit Frameworks wie PyTorch. Kenntnisse in modernen generativen Modellierungstechniken und Erfahrungen mit wissenschaftlichen Datentypen, die für die Arzneimittelentdeckung relevant sind, sind von Vorteil. Darüber hinaus sollten Bewerber Erfahrung mit Hochleistungsrechenumgebungen und Cloud-Plattformen mitbringen sowie mit cheminformatik Tools vertraut sein.