Director and Group Head, Applied AI — Novartis

Vollständige Beschreibung

Gehaltsbereich: CHF1,46,300.00 - CHF2,71,700.00 Stellenbeschreibung Zusammenfassung Berufsbezeichnung: Director & Group Head (Applied AI) #LI-Hybrid Standort: Basel, Schweiz Relocation Support: Diese Rolle hat ihren Sitz in Basel, Schweiz. Novartis kann keine Umzugsunterstützung anbieten: Bitte bewerben Sie sich nur, wenn Sie erreichbar sind. Novartis hat eine mutige Strategie verfolgt, um eine unternehmensweite digitale Transformation voranzutreiben. Unser Ziel ist es, Novartis als Branchenführer zu positionieren, indem wir proaktiv digitale Technologien einsetzen, die innovative Ansätze zur Beschleunigung der Wirkstoffforschung und -entwicklung fördern. Durch die Nutzung sowohl interner als auch externer F & E-Daten mit der Leistungsfähigkeit von Data Science, prädiktiven Modellen, generativer KI und maschinellem Lernen ist es unser Ziel, neue Ziele zu identifizieren, effektivere therapeutische Moleküle zu erstellen, Arzneimittelpharmakokinetik und Sicherheitsrisiken besser vorherzusagen, das Design klinischer Studien zu verfeinern und Entwicklungszyklen deutlich zu verkürzen. Das AI4R-Team leitet BR bei der Erforschung und Anwendung fortschrittlicher KI- und ML-Methoden, um neue Erkenntnisse in der Wirkstoffforschung zu generieren und die Effizienz der Wirkstoffforschung zu beschleunigen und zu verbessern, während es sich auf die Bedürfnisse der Patienten konzentriert. AI4R arbeitet mit Wirkstoffforschungsteams zusammen, erhöht das Niveau der KI-Expertise in der biomedizinischen Forschung (BR) und stellt sicher, dass die BR-Wissenschaft mit dem sich schnell entwickelnden Ökosystem der KI-Technologien Schritt hält, indem sie sich mit KI-Führungskräften in Wissenschaft und Industrie verbindet. Diese Führungsrolle für die Applied AI-Gruppe von AI4R wird mit einer starken technischen, Team- und Projektführung beauftragt, die sich mit biomedizinischen Fachexperten zusammensetzt, um die ML-Möglichkeiten in der Wirkstoffforschung, der Bewertung der Modelllandschaft, der Leitung des Modell-Benchmarkings und der Anwendung der richtigen KI-Ansätze, Algorithmen, Modelle und Workflows zu verstehen und die Auswirkungen auf wichtige Bereiche der biomedizinischen Forschung zu maximieren, die möglicherweise dazu führen werden Entwicklung besserer Medikamente, schneller. Stellenbeschreibung Treten Sie in eine zentrale Führungsrolle an der Spitze der wissenschaftlichen Innovation ein, wo innovative künstliche Intelligenz auf biomedizinische Forschung trifft. Als Director & Group Head (Applied AI) gestalten Sie, wie fortschrittliche maschinelle Lernansätze die Wirkstoffforschung beschleunigen und komplexe Daten in sinnvolle wissenschaftliche Erkenntnisse übersetzen, die die Patientenergebnisse verändern können. Sie werden einflussreiche Kooperationen leiten, die strategische KI-Richtung über Forschungsbereiche hinweg lenken und Teams befähigen, die Grenzen dessen, was bei der Entwicklung besserer Medikamente möglich ist, schneller zu überschreiten. Wichtigste Zuständigkeiten

• Definieren und leiten Sie die angewandte Strategie für künstliche Intelligenz und die mehrjährige Roadmap für die Wirkstoffforschung.
• Ausrichtung der Prioritäten auf Portfolioanforderungen, wissenschaftliche Möglichkeiten und messbare Auswirkungen auf Unternehmen und Forschung.
• Führen Sie multidisziplinäre Teams an, um Lösungen für künstliche Intelligenz zu identifizieren, zu entwickeln, zu vergleichen und einzusetzen.
• Leiten Sie ein Portfolio für angewandte künstliche Intelligenz mit klaren Annahme-, Priorisierungs-, Resourcing-, Lieferaufsichts- und Erfolgsmetriken.
• Etablieren Sie Best Practices für Problemrahmen, Datenbereitschaft, Benchmarking, Bewertungsdesign und reproduzierbare Modellentwicklung.
• Förderung des Benchmarkings von Stiftungs- und aufgabenspezifischen Modellen, um transparente Kompromisse und fundierte Adoptionsentscheidungen zu ermöglichen.
• Zusammenarbeit mit Ingenieurteams, um Lösungen zu skalieren und sie in die tägliche wissenschaftliche Entscheidungsfindung einzubetten.
• Definieren Sie strenge Bewertungsmetriken, die die Modellleistung mit nachgelagerten Entscheidungen und experimentellen Ergebnissen verbinden.
• Bauen Sie eine Kultur der wissenschaftlichen Strenge, schnellen Iteration, Mentoring und praktischen Auswirkungen in allen Teams auf.
• Schmieden Sie strategische akademische und industrielle Kooperationen, um Innovation, Benchmarking und Technologietransfer zu beschleunigen. Grundlegende Anforderungen
• Nachgewiesene Erfahrung in führenden Kernentwicklungsinitiativen für maschinelles Lernen in Wirkstoffforschungsteams und Anwendungsfällen.
• Nachgewiesene Erfahrung mit Foundation Model Benchmarking in Wirkstoffforschungsanwendungen.
• Hands-on-Erfahrung mit maschinellem Lernen