Ingenieur für maschinelles Lernen bei Ardigen in Ardigen

Ardigen ermöglicht Biotech- und Pharmaunternehmen die KI-Transformation, um das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen. Das Unternehmen liefert Mehrwert an der Schnittstelle von Biologie und Computermethoden, um die Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen und den Arzneimittelentwicklungsprozess zu beschleunigen. Mit unseren Plattformen, die auf fortschrittlichen Algorithmen und modernster Technologie basieren, helfen wir Forschern, aus großen Datenmengen wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen, die zu Entdeckungen und Durchbrüchen in Bereichen wie der personalisierten Medizin und der Arzneimittelentwicklung führen. Lasst uns gemeinsam wachsen und gegen Krebs programmieren! Kommen Sie als Ingenieur für maschinelles Lernen zu Ardigen, um durch KI und phänotypisches Screening Innovationen in der Arzneimittelforschung voranzutreiben. Unsere Mission ist es, den Prozess der Entwicklung lebensrettender Behandlungen zu beschleunigen. Sie spielen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung und Verbesserung von Systemen für maschinelles Lernen, die die Bemühungen um ein optimales Arzneimitteldesign unterstützen. In diesem konkreten Projekt implementieren wir ein hybrides Arbeitsmodell mit 2 Tagen vor Ort (Krakau) und 3 Tagen Remote-Flexibilität. Werden Sie Teil unseres Teams, das die Gesundheitsversorgung vorantreibt! Wir bieten: Eine Möglichkeit, bahnbrechende Lösungen im Kampf gegen Krebs zu gestalten. Festanstellung, die hinsichtlich der Beschäftigungsform („UoP“/B2B) an Ihre Präferenzen angepasst werden kann. Flexible Arbeitszeiten. Multisport-Karte, private Krankenversicherung (LuxMed), Lebensversicherung A Jährlicher Ermessensbonus basierend auf der Leistung des Unternehmens. Klar definierte Karrierewege, Finanzierung für berufliche Weiterentwicklung, Schulung und Konferenzteilnahme. Mentoring-Programm. Interne Bibliothek. Sitzungen zum Wissensaustausch, Firmenveranstaltungen, Treffen, Webinare, Aktivitätsgruppen (beruflich, Sport, Hobbys). Das können Sie Seien Sie Teil der #CodeAgainstCancer-Initiative und leisten Sie einen echten Beitrag zur Unterstützung von Onkologiepatienten. Arbeiten Sie mit erstklassigen Unternehmen und Institutionen auf dem neuesten Stand der Life-Science-Branche. Expertengemeinschaft aus Technikspezialisten, Wissenschaftlern und Menschen mit einer Leidenschaft für ihr Handwerk Anforderungen4+ Jahre einschlägige kaufmännische Erfahrung. Starke Programmierkenntnisse in Python. Erfahrung mit Bash und Git. Technische Denkweise. Erfahrung in der Anwendung bewährter Software-Engineering-Praktiken (Codeüberprüfungen, Tests, SOLID-Prinzipien). Verständnis des maschinellen Lernprozesses (Training, Validierung, Bewertung, Inferenz, Kreuzvalidierung, Metriken). Kenntnisse in Englisch. Sie erhalten zusätzliche Punkte für Erfahrung mit: Verarbeitungspipelines für Big Data oder großes maschinelles Lernen. MLOps-Umgebungen. KServe, Kubernetes und Docker. NumPy, Pandas, PyTorch. AWS-Cloud. Nextflow. Tools zur Datenvisualisierung. Arzneimittelentdeckung / Cheminformatik / Biomedizinische Bildgebung / Phänotypische Screening-Daten. Arbeiten in einem Scrum-Team. Ardigen ermöglicht Biotech- und Pharmaunternehmen die KI-Transformation, um das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen. Das Unternehmen liefert Mehrwert an der Schnittstelle von Biologie und Computermethoden, um die Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen und den Arzneimittelentwicklungsprozess zu beschleunigen. Mit unseren Plattformen, die auf fortschrittlichen Algorithmen und modernster Technologie basieren, helfen wir Forschern, aus großen Datenmengen wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen, die zu Entdeckungen und Durchbrüchen in Bereichen wie führenpersonalisierte Medizin und Arzneimittelentwicklung. Lasst uns gemeinsam wachsen und gegen Krebs programmieren! Kommen Sie als Ingenieur für maschinelles Lernen zu Ardigen, um durch KI und phänotypisches Screening Innovationen in der Arzneimittelforschung voranzutreiben. Unsere Mission ist es, den Prozess der Entwicklung lebensrettender Behandlungen zu beschleunigen. Sie spielen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung und Verbesserung von Systemen für maschinelles Lernen, die die Bemühungen um ein optimales Arzneimitteldesign unterstützen. In diesem konkreten Projekt implementieren wir ein hybrides Arbeitsmodell mit 2 Tagen vor Ort (Krakau) und 3 Tagen Remote-Flexibilität. Werden Sie Teil unseres Teams, das die Gesundheitsversorgung vorantreibt! Wir bieten: Eine Möglichkeit, bahnbrechende Lösungen im Kampf gegen Krebs zu gestalten. Festanstellung, die hinsichtlich der Beschäftigungsform („UoP“/B2B) an Ihre Präferenzen angepasst werden kann. Flexible Arbeitszeiten. Multisport-Karte, private Krankenversicherung (LuxMed), Lebensversicherung A Jährlicher Ermessensbonus basierend auf der Leistung des Unternehmens. Klar definierte Karrierewege, Finanzierung für berufliche Weiterentwicklung, Schulung und Konferenzteilnahme. Mentoring-Programm. Interne Bibliothek. Sitzungen zum Wissensaustausch, Firmenveranstaltungen, Treffen, Webinare, Aktivitätsgruppen (beruflich, Sport, Hobbys). Das können Sie Seien Sie Teil der #CodeAgainstCancer-Initiative und leisten Sie einen echten Beitrag zur Unterstützung von Onkologiepatienten. Arbeiten Sie mit erstklassigen Unternehmen und Institutionen auf dem neuesten Stand der Life-Science-Branche. Expertengemeinschaft aus Technikspezialisten, Wissenschaftlern und Menschen mit einer Leidenschaft für ihr Handwerk ,[Produktion von Forschungsergebnissen im Bereich maschinelles Lernen., Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von Systemen für maschinelles Lernen mithilfe einer lokalen Infrastruktur., Integration unserer Lösungen in die Pipelines des Kunden., Zusammenarbeit mit einem ausländischen Kunden (englischsprachige Umgebung; keine späten Abendanrufe)., Neue Funktionen implementieren und bestehende verbessern., Unit- und Integrationstests schreiben., Projektdokumentation erstellen., Codeüberprüfungen durchführen., Code umgestalten., Fehler beheben.] Anforderungen: Python, Bash, Git, Machine Lernen, Kubernetes, Docker, AWS Cloud, MLOps, Datenvisualisierung, Pandas, NumPy, PyTorch Tools: Confluence, GIT, Agile. Zusätzlich: Schulungsbudget, private Gesundheitsversorgung, flache Struktur, kleine Teams, internationale Projekte, Expertengemeinschaft, Englischunterricht, Integrationsveranstaltungen, Multisport, Mentoring-Programm, Sitzung zum Wissensaustausch (interdisziplinär), Arbeit an neuen Lösungen im Kampf gegen Krebs, UoP oder B2B je nach Wunsch, interne Bibliothek, interne Schulungen, keine Kleiderordnung.