Datenwissenschaftler (m/w/d)

Über den Job

Unternehmensbeschreibung

Bei Syngenta Crop Protection sind wir Vorreiter bei Lösungen, die die globale Ernährungssicherheit schützen und gleichzeitig eine nachhaltige Landwirtschaft fördern. Als Weltmarktführer mit Hauptsitz in der Schweiz befähigen wir Landwirte mit innovativen Pflanzenschutztechnologien, die gegen die härtesten Herausforderungen der Natur schützen. Wir verbinden fortschrittliche Wissenschaft mit digitalen Lösungen, um intelligenten Pflanzenschutz zu entwickeln, der Erträge maximiert und gleichzeitig die Umweltbelastung minimiert. Werden Sie Teil unserer Mission, den Pflanzenschutz vom Samen bis zur Ernte zu revolutionieren.

Syngenta wurde von der Science Magazine als Top-Arbeitgeber ausgezeichnet und hat allen seinen Schweizer Standorten das Label "Friendly Work Space" verliehen bekommen.

Stellenbeschreibung

Wir suchen einen hochqualifizierten Datenwissenschaftler (m/w/d) mit tiefgehender Expertise in der Entwicklung von Multi-Omics-Datenintegration und Methoden des maschinellen Lernens, der unserem Digital & Data Science Team in der biologischen Forschung beitritt. Die biologische Forschung entdeckt, charakterisiert, optimiert und produziert neuartige biologische Produkte. Biologische Produkte stammen aus der Natur. Sie können natürlich vorkommende Mikroben, Extrakte oder Moleküle sein, die Pflanzen vor Schädlingen und Krankheiten schützen oder die Pflanzen- und Bodengesundheit verbessern.
In dieser Rolle arbeiten Sie mit Syngentas Omics-Daten, um Muster in der Produktleistung zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Sie werden Methoden entwickeln, um die Ergebnisse von Omics-Experimenten mit Ihren analytischen Fähigkeiten sowie maschinellen Lernansätzen zu analysieren und zu interpretieren. Ihre Arbeit wird zu neuen Werkzeugen führen, die die Auswahl, Optimierung und Entwicklung neuartiger biologischer Lösungen steuern.

Zu den Hauptaufgaben gehören:

• Entwicklung und Implementierung neuer Multi-Omics-Integrationsstrategien (z. B. Datenharmonisierung, Feature Engineering, netzwerkbasierte Methoden) zur Stärkung der biologischen Interpretation und Hypothesengenerierung
• Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens, statistischer Modellierung und KI, um Erkenntnisse aus komplexen, hochdimensionalen Multi-Omics-Datensätzen zu gewinnen
• Kurierung, Qualitätskontrolle und Integration groß angelegter Omics-Datensätze unter Gewährleistung von Datenintegrität, Reproduzierbarkeit und analytischer Einsatzbereitschaft
• Bewertung und Entwicklung neuer Datenanalysetools, Validierung von Ergebnissen durch einen iterativen Ansatz und effektive Kommunikation der Ergebnisse an technische und nicht-technische Zielgruppen
• Identifikation von Datenbedarfen und Beratung von Wissenschaftlern zur Sicherstellung der Quantität und Überprüfung der Integrität der für Analysen verwendeten Daten
• Zusammenarbeit zur Entwicklung neuer Ansätze, Wissensaustausch und Förderung von Innovationen im Bereich Digital- und Datenwissenschaft einschließlich Technologievorausschau
• Zusammenarbeit mit F&E-IT und Softwareentwicklern zur Bereitstellung prädiktiver Modellanwendungen, die auf die Bedürfnisse der Stakeholder zugeschnitten sind
• Unterstützung von Geschäftsanwendern bei Change-Management-Initiativen zur effektiveren Datenverwaltung

Qualifikationen

• MSc oder PhD in Datenwissenschaft, Statistik, Maschinelles Lernen, Computational Biology, Bioinformatik oder einem verwandten Bereich mit Erfahrung in den Naturwissenschaften (z. B. chemische Biologie, Mikrobiologie, Ökologie, Umweltwissenschaften)
• Mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Multi-Omics-Integrationsmethoden für komplexe biologische, biochemische, Umwelt- oder landwirtschaftliche Datensätze
• Fundierte Kenntnisse in Python und/oder R, UNIX/Linux-Umgebungen, ML-Frameworks, SQL
• Erfahrung in der Analyse von Proteomik- und Metabolomik-Daten ist von Vorteil
• Dynamische Persönlichkeit mit Leidenschaft für Innovation und Problemlösung

Zusätzliche Informationen

Wir bieten eine Vielzahl finanzieller und nicht-finanzieller Vorteile, darunter:

• • Eine Position, die zu wertvoller und wirkungsvoller Arbeit in einem anregenden und internationalen Umfeld beiträgt
  • Ein hervorragendes Arbeitsumfeld mit offener Kultur und vielfältiger Belegschaft, in dem neue Ideen stets willkommen sind
  • Die Möglichkeit, mit hochqualifizierten und erfahrenen Mitarbeitenden zusammenzuarbeiten und wissenschaftliche sowie technische Exzellenz zu erlangen
  • Lernkultur (Together we Grow) und ein breites Spektrum an Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Sie profitieren von einem wettbewerbsfähigen Pensionskassenplan, flexiblen Arbeitszeiten, attraktivem Bonussystem, Betriebsarzt, Fitnessraum, Kantine und weiteren Vorteilen wie familienfreundlichen Initiativen, Kinder- und Familienzulagen

Bitte senden Sie Ihre vollständige Bewerbung mit Lebenslauf, einem Motivationsschreiben, das Ihre Motivation und relevante Erfahrung für diese Position hervorhebt, Diplom und Arbeitszeugnissen (falls vorhanden) in Englisch. Zusätzlich begrüßen wir den Zugang zu Git-Repositorien, die relevante vergangene Projekte zeigen. Wir berücksichtigen nur Bewerbungen, die Lebenslauf und Motivationsschreiben enthalten.

Syngenta ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und bei Rekrutierung, Einstellung, Ausbildung, Beförderung oder anderen Beschäftigungspraktiken keine Diskriminierung aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, sexueller Orientierung, Familienstand, Veteranenstatus, Behinderung oder einem anderen gesetzlich geschützten Status vornimmt.