AI Scientist – AI-Driven Target Identification — Novartis

Vollständige Beschreibung

Gehaltsspanne

CHF78.400.00 - CHF145.600.00

Zusammenfassung der Stellenbeschreibung Standort: Basel oder Cambridge Vor Ort

Für diese Position wird eine Umzugshilfe angeboten. #LI-Vor Ort

Das Team für onkologische Datenwissenschaft in der biomedizinischen Forschung bei Novartis arbeitet an der Schnittstelle von Wirkstoffforschung in der Onkologie, computergestützter Biologie, KI/ML und Datenengineering. Wir suchen eine engagierte KI-/ML-Wissenschaftlerin bzw. einen engagierten KI-/ML-Wissenschaftler mit großer Neugier auf KI-gestützte Wirkstoffforschung zur Verstärkung des KI- und Innovationsteams.

Diese Position wendet fortschrittliche KI-Ansätze an, um aus komplexen multimodalen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und unsere Aktivitäten zur Identifizierung von Wirkstoffzielen und zur Entdeckung von Biomarkern voranzutreiben.

Stellenbeschreibung

Hauptaufgaben

• Fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, KI-Modelle und Plattformen entwerfen, entwickeln, implementieren und anwenden, um die Bereitstellung prädiktiver Erkenntnisse aus präklinischen, klinischen und Real-World-Evidence-Datensätzen zu ermöglichen.
• Den Mehrwert innovativer KI-Techniken im Kontext der Identifizierung von Wirkstoffzielen, der Modellierung biomolekularer Interaktionen, der Wirkstoffentwicklung und der Biomarker-Entdeckung aufzeigen.
• Mit Foundation-Modellen arbeiten, einschließlich vortrainierter, selbstüberwachter, vielseitig einsetzbarer und multimodaler Modelle, um generative KI-Anwendungen in der Wirkstoffforschung voranzutreiben.
• Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um Best Practices für ML-geeignete Daten zu entwickeln und zu übernehmen.
• Zu wissenschaftlichen Publikationen beitragen und Ergebnisse auf internen und externen wissenschaftlichen Konferenzen präsentieren.

Anforderungen

• Promotion in maschinellem Lernen, Informatik, angewandter Mathematik, computergestützter Biologie oder einem verwandten Fachgebiet.
• Ausgeprägte Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: generative KI, biomedizinische Foundation-Modelle, geometrisches Deep Learning, multimodales Lernen und groß angelegte Wissensgraphen.
• Ausgezeichnete Programmierkenntnisse und sichere Beherrschung von Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch sowie Offenheit, neue Tools und Technologien zu erlernen.
• Praktische Erfahrung mit dem gesamten ML- und LLM-Software-Stack, einschließlich Feature Engineering, Modellentwicklung, Bereitstellung und Validierung.
• Erfahrung in der Arbeit mit Omics-Daten sowie Vertrautheit mit der Wirkstoffentwicklung in der Onkologie.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, komplexe aus Daten gewonnene Erkenntnisse und Empfehlungen an funktionsübergreifende Teams zu vermitteln.
• Nachweislich ausgeprägte Forschungskompetenzen, belegt durch Publikationen auf erstklassigen ML-/KI-Konferenzen und/oder in führenden wissenschaftlichen Fachzeitschriften.

Vergütung Bei Novartis setzen wir uns dafür ein, Medizin gemeinsam neu zu denken - und die Menschen zu belohnen, die dies möglich machen.

Die Vorteile, Teil unseres Teams zu sein, gehen weit über Grundgehalt und Anreize hinaus. Wir bieten außerdem eine Vielzahl wettbewerbsfähiger Sachleistungen an, die Ihnen helfen, sich persönlich und beruflich weiterzuentwickeln, wie Versicherungspläne, Altersvorsorgepläne, Angebote für Ihr Wohlbefinden und globale Anerkennungsprogramme. Darüber hinaus bieten wir, sofern möglich, flexible und hybride Arbeitsoptionen sowie mindestens 14 Wochen bezahlten Elternurlaub.

Erwartete jährliche Grundgehaltsspanne für die Stelle

• Schweiz: 78,400.00 - 145,600.00 CHF jährlich

Das angebotene Gehalt wird auf Grundlage geschlechtsneutraler Kriterien wie relevanten Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen gemäß der Richtlinie von Novartis zur Festlegung der Vergütung bestimmt und nach Ihrem Eintritt bei Novartis regelmäßig überprüft.

Zusätzlich zu Ihrem Grundgehalt können Sie abhängig von bestimmten Leistungsparametern möglicherweise Anspruch auf einen leistungsabhängigen Bonus haben. Weitere Einzelheiten werden während des Bewerbungsprozesses bereitgestellt.

Vergütungsgerechtigkeit ist ein grundlegendes Prinzip unserer Beschäftigungspolitik und spiegelt unser Engagement für die Schaffung eines vielfältigen, gerechten und inklusiven Umfelds wider, in dem alle Mitarbeitenden mit Würde und Respekt behandelt werden, wie in unserem Ethikkodex dargelegt.

Lesen Sie unsere Broschüre, um mehr über unser globales Gesamtvergütungsangebot zu erfahren: https://www.novartis.com/sites/novartis_com/files/novartis-life-handbook.pdf

Hinweis: Leistungen und Vergütung können je nach Land variieren und unterliegen den lokalen gesetzlichen Anforderungen, einschließlich der Bestimmungen von Tarifverträgen, sofern anwendbar. Eine vollständige Übersicht über Ihr Vergütungspaket, einschließlich aller relevanten Einzelheiten zu Tarifverträgen, die je nach Ihrem Arbeitsort und der Novartis-Arbeitgebergesellschaft für Ihre Stelle gelten, wird Ihnen während des Bewerbungsprozesses separat mitgeteilt.

Engagement für Vielfalt und Inklusion / Absatz zu Chancengleichheit bei der Beschäftigung: Novartis setzt sich dafür ein, ein herausragendes, inklusives Arbeitsumfeld und vielfältige Teams aufzubauen, die die von uns betreuten Patientinnen und Patienten sowie Gemeinschaften repräsentieren.

Warum Novartis

Menschen mit Erkrankungen und ihre Familien zu unterstützen, erfordert mehr als innovative Wissenschaft. Dazu braucht es eine Gemeinschaft kluger, engagierter Menschen wie Sie. Zusammenarbeiten, uns gegenseitig unterstützen und inspirieren. Sich zusammenschließen, um Durchbrüche zu erzielen, die das Leben von Patientinnen und Patienten verändern. Bereit, gemeinsam eine hellere Zukunft zu schaffen? https://www.novartis.com/about/strategy/people-and-culture

Leistungen und Vergütung

Lesen Sie unser Handbuch, um alle Möglichkeiten kennenzulernen, wie wir Sie dabei unterstützen, sich persönlich und beruflich weiterzuentwickeln: https://www.novartis.com/careers/benefits-rewards

Gewünschte Fähigkeiten Biostatistik, Neugierige Denkweise, Daten-Governance, Datenkompetenz, Datenqualität, Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, Graphenalgorithmen, Lernagilität, Maschinelles Lernen (ML), Algorithmen des maschinellen Lernens, Python (Programmiersprache), Statistische Analyse, Zeitreihenanalyse