Machine Learning Ingenieur, AI Enablement — Roche

Vollständige Beschreibung

Bei Roche können Sie sich als Sie selbst zeigen, umarmt für die einzigartigen Qualitäten, die Sie mitbringen. Unsere Kultur fördert persönlichen Ausdruck, offenen Dialog und echte Verbindungen, in denen Sie geschätzt, akzeptiert und respektiert werden, wer Sie sind, so dass Sie sowohl persönlich als auch beruflich gedeihen können. Auf diese Weise wollen wir Krankheiten verhindern, stoppen und heilen und sicherstellen, dass jeder heute und für die kommenden Generationen Zugang zu medizinischer Versorgung hat. Treten Sie Roche bei, wo jede Stimme wichtig ist.

Die Position Bei Roche bringen wir die Wissenschaft voran, damit wir alle mehr Zeit mit den Menschen haben, die wir lieben. Eine gesündere Zukunft. Für eine Welt, in der jeder Zugang zu der Gesundheitsversorgung hat, die er heute und für die kommenden Generationen braucht. Dafür glauben wir, dass der nächste Durchbruch in der Medizin durch die Schnittstelle von Computertechnik und Biologie angetrieben wird. Wir bauen die Infrastruktur auf, die KI von einem experimentellen Konzept in ein zuverlässiges, wirkungsvolles Dienstprogramm für unsere Forscher verwandelt. Fortschritte in den Bereichen KI, Daten und Computerwissenschaften verändern die Wirkstoffforschung und -entwicklung. Roches Forschungs- und Frühentwicklungsorganisationen bei Genentech (gRED) und Pharma (pRED) haben gezeigt, wie diese Technologien Forschung und Entwicklung beschleunigen, indem sie Daten und neuartige Computermodelle nutzen, um die Auswirkungen zu steigern. Das neue Computational Sciences Center of Excellence (CoE) ist eine strategische, einheitliche Gruppe, deren Ziel es ist, diese transformative Kraft von Daten und KI zu nutzen, um Wissenschaftler dabei zu unterstützen, innovativere und transformativere Medikamente für Patienten weltweit zu liefern. Innerhalb des CoE treibt die Organisation Data and Digital Catalyst (DDC) die Modernisierung von Computer- und Datenökosystemen sowie die Integration digitaler Technologien in Forschung und Frühentwicklung voran. Die AI Enablement Engineering Gruppe steht im Mittelpunkt dieser Mission. Wir bauen skalierbare Systeme, Datenpipelines und intelligente Anwendungen, die es unseren Wissenschaftlern ermöglichen, intelligenter und nicht härter zu arbeiten. Von der Optimierung der Modellleistung bis hin zur Gestaltung von durchgängigen agentischen Workflows ist es unser Ziel, leistungsstarke KI-Tools direkt in die Hände derjenigen zu legen, die die Wirkstoffforschung vorantreiben, um datengesteuerte Wissenschaft voranzutreiben und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.

Wir sind ein funktionsübergreifendes, wirkungsorientiertes Team, das Wert auf kognitive Vielfalt und technische Exzellenz legt. Hier arbeiten Sie mit Biologen, Computerwissenschaftlern, Datenexperten und Forschern zusammen, um eine Zukunft zu gestalten, in der KI / ML ein wesentlicher Bestandteil jeder wissenschaftlichen Entdeckung ist. Wenn Sie ein Ingenieur sind, der es schafft, komplexe Probleme zu lösen, den Stapel mit Neugier überspannt und Werkzeuge bauen möchte, die Leben wirklich verändern, möchten wir von Ihnen hören.

Die Gelegenheit

Als Machine Learning Engineer in AI Enablement werden Sie die Systeme implementieren, die das Potenzial unserer wissenschaftlichen Daten freisetzen und die Entdeckung lebensverändernder Behandlungen beschleunigen. Sie werden nicht nur Modelle bauen

• Sie werden die Infrastruktur entwerfen, die KI zu einem alltäglichen Nutzen für Forscher macht.

Sie arbeiten mit einem vielfältigen Ökosystem von Computerwissenschaftlern, ML-Experten, Produktführern und DevOps-Ingenieuren zusammen, um robuste, skalierbare und wartbare Backend-Systeme und -Anwendungen zu erstellen und zu implementieren. Sie haben die Autonomie, End-to-End-Funktionen (von der ersten Modellbewertung bis zur Bereitstellung der Produktion) innerhalb eines Teams zu besitzen, das technische Strenge, Mentoring und kollektives Wachstum priorisiert. Wir suchen Ingenieure, die technische Exzellenz und integrative, funktionsübergreifende Zusammenarbeit als grundlegend für die Bereitstellung wirkungsvoller wissenschaftlicher Lösungen ansehen.

• Übersetzen Sie wissenschaftliche und geschäftliche Anforderungen in umsetzbares technisches Design und praktische Implementierung von agentischen KI-Lösungen. Dazu schreiben, testen und versenden Sie täglich hochwertigen, wartbaren Produktionscode und erstellen skalierbare Systeme und Datenpipelines.
• Tragen Sie unabhängig zu definierten Projekten bei, indem Sie wartenden Code schreiben und Best Practices für das Software Engineering (Testing, CI/CD, Dokumentation) neben KI-Tooling und quantitativen Metriken anwenden, um ML-Systeme zu bewerten und zu skalieren.
• Tragen Sie zu architektonischen Entscheidungen, Code Reviews und der Entwicklung unserer Entwicklungsprozesse bei.
• Seien Sie bereit, den Stapel zu überspannen und wo nötig beizutragen, auch außerhalb Ihres Kernfachgebiets.
• Bleiben Sie auf dem Laufenden mit neuen Technologien und Best Practices der Branche und übernehmen Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, der Zusammenarbeit und der Neugier.

Wer Du bist

• Sie sind ein Praktiker der technischen Strenge: Sie haben einen Master-Abschluss mit 2+ Jahren Berufserfahrung oder einen PhD in Informatik oder einem ähnlichen technischen Bereich. Sie schätzen technische Best Practices wie Testen, sauberen Code und Dokumentation als Grundlage für skalierbare, wirkungsvolle Systeme.
• Sie überspannen den Stack: Sie arbeiten bequem über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg, von GPU-Optimierung und Modellleistung bis hin zu Backend-Systemen und Cloud-nativer Architektur (z. B. Kubernetes, AWS) mit fundierten Kenntnissen in Statistik und ML-Theorie sowie AI / ML-Frameworks, Bibliotheken und Toolsets
• Sie schätzen kollaboratives Engineering: Sie betrachten Code-Reviews und architektonische Entscheidungen als Räume für gemeinsames Wachstum und Lehre, nicht nur für Validierung. Sie zeichnen sich dadurch aus, komplexe technische Herausforderungen in gemeinsame Ziele mit verschiedenen Partnern zu übersetzen, von Forschern bis hin zu DevOps-Ingenieuren.
• Sie sind ein kontinuierlicher Lernender: Sie nähern sich neuen Frameworks und Sprachen mit Neugier. Sie sind so bequem, andere zu betreuen, wie Sie von ihnen lernen, und Sie tragen aktiv zu einer Kultur des kollektiven Wachstums bei.
• Sie sind ein ausgezeichneter Kommunikator: Sie zeichnen sich dadurch aus, dass Sie technische Komplexität in klare, umsetzbare Erkenntnisse für unterschiedliche Zielgruppen übersetzen. Sie kommunizieren mit Empathie und Präzision und stellen sicher, dass technische Kompromisse gut verstanden werden und dass sich alle Stakeholder, von Forschern bis hin zu Ingenieuren, ausgerichtet und gehört fühlen.

Bevorzugt, aber nicht erforderlich

• Erfahrung mit biologischen Daten (idealerweise multimodal) und Prozessen ist ein starkes Plus.
• Erfahrung in der Arbeit mit Wissenschaftlern oder in einem Forschungsumfeld ist von Vorteil.
• Erfahrung mit Workflow-Automatisierung, GenAI und / oder Agenten ist ein Plus.

Bitte beachten Sie, dass diese Rolle etwa 3 Tage pro Woche vor Ort arbeiten muss und keine Umzugshilfe bietet.

Wer wir sind Eine gesündere Zukunft treibt uns zu Innovationen an. Gemeinsam engagieren sich mehr als 100’000 Mitarbeiter weltweit für die Weiterentwicklung der Wissenschaft, um sicherzustellen, dass jeder heute und für die kommenden Generationen Zugang zur Gesundheitsversorgung hat. Unsere Bemühungen führen dazu, dass mehr als 26 Millionen Menschen mit unseren Medikamenten behandelt werden und über 30 Milliarden Tests mit unseren Diagnostikprodukten durchgeführt werden. Wir befähigen uns gegenseitig, neue Möglichkeiten zu erkunden, Kreativität zu fördern und unsere Ambitionen hoch zu halten, damit wir lebensverändernde Gesundheitslösungen liefern können, die globale Auswirkungen haben.

Lasst uns gemeinsam eine gesündere Zukunft aufbauen.

Roche ist ein Arbeitgeber für Chancengleichheit.