Internship – Machine Learning for Antibody Discovery from Sequencing Data — Roche

Descrizione completa

In Roche puoi presentarti come te stesso, abbracciato per le qualità uniche che porti. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e le connessioni autentiche, in cui sei apprezzato, accettato e rispettato per quello che sei, permettendoti di prosperare sia a livello personale che professionale. È così che miriamo a prevenire, fermare e curare le malattie e garantire a tutti l’accesso all’assistenza sanitaria oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta. La posizione AIDD (AI for Drug Discovery), parte del Roche Computational Sciences Center of Excellence (CS-COE), sta applicando l'apprendimento automatico all'avanguardia per reimmaginare il modo in cui i farmaci biologici vengono scoperti e ingegnerizzati. All’interno del team Large Molecule Drug Discovery (LMDD), ci concentriamo sullo sviluppo di terapie di prossima generazione, in particolare anticorpi terapeutici, combinando profonde competenze biologiche con metodi computazionali innovativi. Il nostro team sfrutta l’apprendimento automatico per analizzare dati di sequenze estese, scoprendo preziose informazioni che guidano la creazione di potenti molecole. Cerchiamo persone motivate che si uniscano a noi in questa impresa. Se sei entusiasta dell'utilizzo dell'apprendimento automatico per la scoperta di anticorpi e l'analisi dei dati di sequenziamento, ti invitiamo a esplorare questa opportunità. L'opportunità

• Svilupperai metodi ispirati a modelli linguistici e all'apprendimento non supervisionato per fornire soluzioni robuste e generalizzabili.
• Collaborerai a stretto contatto con il nostro team a Basilea, New York e San Francisco.
• Dovrai contribuire e guidare le pubblicazioni e presentare i tuoi risultati a conferenze scientifiche interne ed esterne. Chi sei
• Sei uno studente universitario iscritto al tuo programma di Master in Bioinformatica, Biologia computazionale, Informatica, Statistica, Matematica applicata, Fisica, settore tecnico correlato.
• Buona conoscenza dei fondamenti del machine learning. Familiarità con i modelli linguistici, l'apprendimento della rappresentazione causale e l'apprendimento non supervisionato. È auspicabile esperienza con il machine learning su dati biologici.
• Esperienza pratica dettagliata sulla costruzione e l'addestramento di reti neurali: esperienza con almeno un framework DL (preferibilmente Pytorch), desideroso di costruire modelli non convenzionali, un talento per far funzionare le cose.
• Eccellenti capacità di comunicazione, collaborazione e interpersonali.
• Integra la nostra cultura e gli standard che guidano il nostro comportamento e le nostre decisioni quotidiane: integrità, coraggio e passione. Informazioni aggiuntive
• Questa posizione di stage si trova a Basilea, in Svizzera, in loco.
• Si tratta di uno stage a tempo pieno (40 ore settimanali) della durata di 6 mesi.
• A causa della normativa, i cittadini non UE/AELS devono fornire un certificato dell'università che attesti uno stage obbligatorio come parte dei documenti di candidatura e devono essere iscritti continuativamente al loro programma universitario per l'intera durata di questo stage. Pronto a fare il passo successivo? Ci piacerebbe sentire la tua opinione. Candidati ora per esplorare questa entusiasmante opportunità! Chi siamo Un futuro più sano ci spinge a innovare. Insieme, più di 100.000 dipendenti in tutto il mondo si dedicano al progresso della scienza, garantendo a tutti l’accesso all’assistenza sanitaria oggi e per le generazioni a venire. I nostri sforzi hanno portato a più di 26 milioni di persone curate con i nostri farmaci e a oltre 30 miliardi di test condotti utilizzando i nostri prodotti diagnostici. Ci diamo la forza reciproca di esplorare nuove possibilità, promuovere la creatività e mantenere alte le nostre ambizioni, in modo da poter fornire soluzioni sanitarie che cambiano la vita e hanno un impatto globale. Costruiamo un futuro più sano, insieme. Roche è un datore di lavoro che garantisce pari opportunità.