Leitender Datenwissenschaftler 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 neuen Entdeckungen und Durchbrüchen in Bereichen wie der personalisierten Medizin und der Arzneimittelentwicklung führen. Wir suchen eine hochmotivierte und unternehmerisch denkende Person zur Verstärkung unseres multidisziplinären F&E-Teams, das KI-basierte Produkte entwickelt und unsere spezialisierten, technologiebasierten Dienstleistungen für unsere Biotech- und Pharmapartner erbringt. Wir entwickeln Technologien in den folgenden Bereichen und sind daher besonders an Personen interessiert, die Erfahrung mit verwandten Methoden haben: Anwendung von Computer-Vision-Methoden auf High-Content-Screening-Daten Anwendung von Sprachmodellen und strukturbiologischen Methoden zur Analyse und Optimierung von Proteinsequenzen von Biologika (z. B. Antikörpern). ) Entwicklung tiefgreifender Darstellungen von Multi-Omics-Daten zum besseren Verständnis ausgewählter Krankheiten. Anwendung von KI bei der Optimierung kleiner Moleküle und beim virtuellen Screening. Anwendung von NLP (und insbesondere LLMs) zur Entwicklung von KI-Assistenten im Kontext der Arzneimittelentwicklung. Wir bieten eine Möglichkeit zur Gestaltung Bahnbrechende Lösungen im Kampf gegen Krebs Eine Festanstellung, die hinsichtlich der Beschäftigungsform („UoP“/B2B) an Ihre Präferenzen angepasst werden kann Hybrides Arbeitsmodell oder vollständig remote Flexible Arbeitszeiten Multisport-Karte, Private Healthcare (LuxMed), Lebensversicherung A Jährlicher freiwilliger Bonus 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). Sie können ein sein Werden Sie Teil unserer „Code Against Cancer“-Mission und machen Sie einen Unterschied in Ihrer täglichen Arbeit. Arbeiten Sie mit erstklassigen Unternehmen und Institutionen in der hochmodernen Life-Science-Branche zusammen. Expertengemeinschaft aus Technikspezialisten, Wissenschaftlern und Menschen mit einer Leidenschaft für ihr Handwerk, MSc oder PhD in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Cheminformatik, Computational Biology/Chemie oder einem verwandten Bereich. Mindestens 6 Jahre einschlägige Berufserfahrung (entweder im kommerziellen oder akademischen Umfeld). Umfangreiche praktische Erfahrung in Projekten mit Methoden aus verschiedenen Bereichen Datenwissenschaft: Deep Learning, maschinelles Lernen, statistisches Lernen, Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache oder Big-Data-Lösungen sowie gutes Verständnis der Theorie hinter diesen Methoden. Umfangreiche Kenntnisse und Intuition über statistische und maschinelle Lernmethoden und -konzepte (Regression, Klassifizierung, Validierungsverfahren, Dimensionsreduktion, Clustering, Merkmalsauswahl, Dateninkongruenz, Domänenanpassung usw.) Starke Programmierkenntnisse in Python und gute Programmierpraktiken Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (mit einer leichten Präferenz für PyTorch)Erfahrung mit verteilten Versionskontrollsystemen (Git oder gleichwertig) Eifer, den Domänenkontext der Anwendung von KI-Methoden in der Arzneimittelforschung kennenzulernen Fähigkeit und Bereitschaft, Wissen an andere weiterzugeben und weniger erfahrene Kollegen anzuleiten Organisatorische und zwischenmenschliche Fähigkeiten Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, technisch komplexe Informationen für ein technisch nicht versiertes Publikum zusammenzufassen. Englischkenntnisse (C1). Sie erhalten Bonuspunkte für die nachgewiesene Fähigkeit, Einzelpersonen und Teams bei der Entwicklung innovativer Lösungen für komplexe Probleme mithilfe moderner Methoden des maschinellen Lernens anzuleiten/zu inspirieren. Forschungserfahrung in a Computerbereich wie Datenwissenschaft, Informatik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Cheminformatik mit einer Erfolgsbilanz bei Veröffentlichungen. Domänenspezifisches Wissen im Zusammenhang mit der Arzneimittelforschung (z. B. in der biomedizinischen Bildgebung, Genetik, kleinen Molekülen, Biologika, Immunologie). Praktische Erfahrung in Fachübergreifende Projekte (z.B. in einer früheren Zusammenarbeit mit Bioinformatikern, Biostatistikern, Cheminformatikern, Immunologen oder Strukturbiologen) Erfahrung mit Docker, Kubernetes, MLFlow oder Kubeflow Erfahrung in der Arbeit mit AWS oder gleichwertigem Ardigen ermöglicht die KI-Transformation für Biotech- und Pharmaunternehmen, 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 neuen Entdeckungen und Durchbrüchen in Bereichen wie der personalisierten Medizin und der Arzneimittelentwicklung führen. Wir suchen eine hochmotivierte und unternehmerisch denkende Person zur Verstärkung unseres multidisziplinären F&E-Teams, das KI-basierte Produkte entwickelt und unsere spezialisierten, technologiebasierten Dienstleistungen für unsere Biotech- und Pharmapartner erbringt. Wir entwickeln Technologien in den folgenden Bereichen und sind daher besonders an Personen interessiert, die Erfahrung mit verwandten Methoden haben: Anwendung von Computer-Vision-Methoden auf High-Content-Screening-Daten Anwendung von Sprachmodellen und strukturbiologischen Methoden zur Analyse und Optimierung von Proteinsequenzen von Biologika (z. B. Antikörpern). ) Entwicklung tiefgreifender Darstellungen von Multi-Omics-Daten zum besseren Verständnis ausgewählter Krankheiten. Anwendung von KI bei der Optimierung kleiner Moleküle und beim virtuellen Screening. Anwendung von NLP (und insbesondere LLMs) zur Entwicklung von KI-Assistenten im Kontext der Arzneimittelentwicklung. Wir bieten eine Möglichkeit zur Gestaltung Bahnbrechende Lösungen im Kampf gegen Krebs Eine Festanstellung, die hinsichtlich der Beschäftigungsform („UoP“/B2B) an Ihre Präferenzen angepasst werden kann Hybrides Arbeitsmodell oder vollständig remote Flexible Arbeitszeiten Multisport-Karte, Private Healthcare (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 WissensaustauschAlle Veranstaltungen, Treffen, Webinare, Aktivitätsgruppen (Beruf, Sport, Hobbys). Sie können Teil unserer Mission „Kodex gegen Krebs“ werden und in Ihrer täglichen Arbeit einen Unterschied machen. Arbeiten Sie mit erstklassigen Unternehmen und Institutionen in der hochmodernen Biowissenschaft zusammen Industrieexperten-Gemeinschaft von Technologiespezialisten, Wissenschaftlern und Menschen mit einer Leidenschaft für ihr Handwerk. Sie übernehmen Rollen im Zusammenhang mit der technischen Führung in Teams, die an der Entwicklung und Anwendung der oben genannten Technologien arbeiten und fungieren als zuverlässiger Diskussions-/Kooperationspartner für unsere kommerzielle und akademische Partner, Entwerfen und Anwenden von Methoden, die auf maschinellem Lernen und Deep Learning basieren, um verschiedene Probleme in der Arzneimittelforschung zu lösen, Implementieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit Python (mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und anderen), Bleiben Auf dem neuesten Stand der aktuellen Forschung und Methodik zur Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning in den Biowissenschaften, Anleitung für junge Kollegen] Anforderungen: Datenwissenschaft, Python, Deep Learning, maschinelles Lernen, PyTorch, Versionskontrollsystem, KI, Kommunikationsfähigkeiten, Daten Mining, Docker, Kubernetes, Big Data, NLP, Computer Vision, Kubeflow, MLFlow, MLflow, AWS Zusätzlich: Sportabonnement, Private Gesundheitsversorgung, Kleine Teams, Internationale Projekte, Schulungsbudget, Flache Struktur, Inhouse-Schulungen, Kein Dresscode.