Senior, AI Engineer - (Imaging) — 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 Als bildgebender Ingenieur für maschinelles Lernen im AI Enablement-Team arbeiten Sie eng mit Leuten zusammen, die die gesamte Bandbreite von Computerwissenschaftlern, Biologen, Laborwissenschaftlern, AI / ML-Experten, Produktführern, Softwareingenieuren und allen dazwischen abdecken. Ihre Arbeit wird dazu beitragen, die wissenschaftliche Intuition mit quantitativer Analyse zu verbinden, eine reichere phänotypische Analyse zu ermöglichen und neue multimodale Fähigkeiten in groß angelegten, hochmodernen Datensätzen bereitzustellen. Sie bauen, besitzen und verbessern ständig skalierbare KI / ML- und Computer Vision-Systeme, die das Potenzial unserer vielfältigen wissenschaftlichen Bildgebungsdaten (z. B. Mikroskopie, digitale Pathologie, biomedizinische Bildgebung usw.) freisetzen und die Entdeckung und Entwicklung lebensverändernder Behandlungen für Patienten beschleunigen.

Die Chance

• Entwerfen, Entwickeln und Testen von robusten, skalierbaren und wartbaren AI/ML-Wissenschaftswebanwendungen und Backend-Pipelines, die auf die Verarbeitung und Visualisierung von wissenschaftlichen Bilddaten mit hohem Durchsatz zugeschnitten sind.
• Erstellen, bewerten und verfeinern Sie hochmoderne Computer Vision- und Deep Learning-Modelle (z. B. Zellsegmentierung, Zellklassifizierung, phänotypisches Profiling, Gewebesegmentierung, Merkmalsextraktion und Bildregistrierung), die auf biologische und klinische Bildgebungsmodalitäten angewendet werden.
• Erstellen Sie Tools, um die Leistung von AI/ML- und Vision-Modellen zu bewerten, Benchmark-Datensätze zu erstellen und Modellqualität, Robustheit und Drift im Laufe der Zeit zu quantifizieren.
• Entwicklung und Pflege skalierbarer Cloud-Infrastrukturen und Datenpipelines für die Sammlung, Strukturierung, Speicherung und den Zugriff auf groß angelegte mehrdimensionale Bilddatensätze (z. B. OME-TIFF, Zarr, HDF5).
• Tragen Sie zu architektonischen Entscheidungen, Code-Reviews und der Entwicklung von Engineering- und MLOps-Prozessen für Computer Vision-Modelle bei.
• Bleiben Sie auf dem Laufenden mit neuen Computer Vision-Technologien und Best Practices der Branche und fördern Sie gleichzeitig eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, der Zusammenarbeit und der Neugier.

Wer du bist

• PhD, Master mit 3-5 Jahren oder Bachelor mit 4-7 Jahren Erfahrung mit einem Abschluss in Informatik, Biomedical Engineering, Elektrotechnik, Computational Biology oder einem verwandten technischen Bereich mit Schwerpunkt Machine Learning Engineering und Computer Vision.
• Starke Kenntnisse in AI/ML-Frameworks und Computer Vision-Bibliotheken (z. B. PyTorch, TensorFlow, OpenCV, MONAI, Scikit-Image, torchvision, Napari oder Bio-Formats).
• Tiefe Expertise in Computer Vision Algorithmen (z.B. CNNs, Vision Transformers, UNet, SAM/Segment Anything, Cellpose).
• Expertenwissen über maschinelle Lerntheorie, Bildverarbeitungsgrundlagen, Objekterkennung, Instanzsegmentierung und quantitative Bildanalyse.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit hochdimensionalen wissenschaftlichen Bildgebungsdaten (z. B. Fluoreszenz-/Hellfeldmikroskopie, digitale Pathologie-Gesamtdia-Bilder, High-Content-Screening, Multiplex-Bildgebung usw.).
• Erfahrung mit Kubernetes, relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Object Storage und Cloud-nativen Architekturen in Public Clouds (idealerweise AWS).
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, vertrauenswürdige Partnerschaften mit wissenschaftlichen Mitarbeitern, Bioimage-Analysten und funktionsübergreifenden Teams aufzubauen.
• Erfahrung mit multimodaler Datenfusion (Kombination wissenschaftlicher Bildgebung mit Genomik, Transkriptomik oder klinischen Tabellendaten) oder in einer Pharma- / Biotech-Forschungsumgebung.
• Erfahrung mit Workflow-Automatisierung, GenAI, Vision-Language-Modellen und / oder KI-Agenten.

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.

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