Machine Learning Engineer — 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. Mach mit bei Roche, wo jede Stimme wichtig ist.

Die Position Unsere Organisation AI for Drug Discovery, als Teil des Computational Sciences Center of Excellence von Roche, treibt die Wirkstoffforschung durch innovatives maschinelles Lernen voran. Unser Foundation Models-Team erstellt große Sprachmodelle (LLMs) und Agentenplattformen, die wissenschaftliche und biomedizinische Anwendungen der nächsten Generation in der gesamten Wirkstoff-Entdeckungs-Pipeline ermöglichen. Wir suchen außergewöhnliche Wissenschaftler, die sich unseren Bemühungen auf einer der größten wissenschaftlichen Agenten und Automatisierungsplattformen der Branche anschließen. Unser Team konzentriert sich auf die Entwicklung und den Betrieb der grundlegenden Plattform, die wissenschaftliche Erkenntnisse und Maßnahmen von Tausenden von Weltklasse-Wissenschaftlern in teilbare, wiederverwendbare Tools, Workflows und Agenten umwandelt und die Funktionsweise der Wirkstoffforschung mit umfangreichen internen wissenschaftlichen Anwendungsfällen neu gestaltet.

Wir suchen einen Machine Learning Engineer, um die Backend-Komponenten und Werkzeuge für unsere wissenschaftlichen Agenten zu entwickeln. In dieser Rolle werden Sie die Softwareschicht erstellen, die unsere Modelle mit internen wissenschaftlichen Fähigkeiten verbindet. Sie werden sich darauf konzentrieren, sauberen, performanten Code zu schreiben, der wissenschaftliche Logik in barrierefreie APIs integriert und die Infrastruktur aufrechterhält, die unsere Agenten-Workflows unterstützt.

Die Chance

• Entwickeln Sie wissenschaftliche Werkzeuge, indem Sie Python-Wrapper und API-Definitionen erstellen, mit denen Modelle bestimmte Aufgaben ausführen können (z. B. Berechnung molekularer Eigenschaften, Datenbankabfragen).
• Erstellen Sie Backend-Services mit modernen Web-Frameworks (FastAPI/Flask), um Agent-Fähigkeiten für interne Plattformen bereitzustellen.
• Implementieren Sie Datenpipelines für Retrieval Augmented Generation (RAG), um sicherzustellen, dass Modelle Zugriff auf aktuelle proprietäre wissenschaftliche Daten haben.
• Pflegen Sie die Infrastruktur, indem Sie Dockerfiles schreiben, CI/CD-Pipelines einrichten und automatisiertes Testen für Agentenkomponenten sicherstellen.
• Integrieren Sie Modelle in die Ausführungsumgebung, bearbeiten Sie Inferenzanforderungen und validieren Sie strukturierte Ausgaben.
• Schreiben Sie qualitativ hochwertigen Code, der modular und gut getestet ist und den Software-Engineering-Standards des Teams entspricht.
• Enge Zusammenarbeit mit Computerwissenschaftlern und Fachexperten bei der Entwicklung und Bewertung gezielter Wirkstoffe für die Wirkstoffforschung.
• Beitrag zur Pionierforschung zur agentischen Nutzung in wissenschaftlichen Szenarien.

Wer du bist

• Ausbildung: BS / MS mit 1-4 Jahren Erfahrung oder Doktoranden mit starken Software-Engineering-Fähigkeiten.
• Software Foundation: Starke Kenntnisse in Python und Standard-Software-Engineering-Praktiken (Git, Testen, CI / CD).
• LLM Application Development: Erleben Sie die Erstellung von Anwendungen, die LLMs verwenden, mit einem Verständnis von Einbettungen, promptem Engineering und Funktionsaufrufen.
• Modern Stack: Vertrautheit mit Containerisierungs- und Backend-Entwicklungsframeworks.
• Execution Focused: Fähigkeit, unabhängig an definierten Engineering-Aufgaben zu arbeiten und robuste Lösungen zu liefern.
• Collaborative: Begierig, von leitenden Ingenieuren und Wissenschaftlern zu lernen und zu einer schnelllebigen technischen Umgebung beizutragen.
• Mission Driven: Ein starkes Interesse an der Anwendung von Software Engineering bei der Wirkstoffforschung und ein Engagement für die Wirkung von Patienten.
• Erfahrungen mit molekularen Modalitäten (z. B. Proteinsequenzen, chemische Graphen) oder wissenschaftlichen Daten sind ein Plus, aber nicht erforderlich.
• Allgemeines Interesse an den Naturwissenschaften (Chemie, Biologie oder Physik).

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. Unser ef