KI/ML Technischer Experte – Prädiktive Sicherheit & multimodale Biologie

Über den Job

KI/ML Technischer Experte – Prädiktive Sicherheit & multimodale Biologie

• Vollzeit

Unternehmensbeschreibung

Bei Syngenta Crop Protection sind wir Vorreiter bei Lösungen, die die globale Ernährungssicherheit schützen und gleichzeitig nachhaltige Landwirtschaft fördern. Als weltweit führendes Unternehmen 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 bieten eine spannende Gelegenheit für einen wissenschaftlich fundierten und innovativen KI/ML Technischen Experten, um die prädiktive Sicherheit voranzutreiben und die frühzeitige Forschungsentscheidung durch datengetriebene und mechanistische Ansätze zu stärken. In dieser Rolle, die an der Schnittstelle von Biologie, Computerwissenschaft und künstlicher Intelligenz arbeitet, werden Sie vorrangige Sicherheitsfragen in robuste Modellierungsstrategien, interpretierbare Erkenntnisse und skalierbare Analysefähigkeiten übersetzen. Die Rolle trägt zur Entwicklung eines prädiktiven Sicherheitsrahmens bei, der eine frühere Risikoerkennung ermöglicht, das mechanistische Verständnis verbessert und die Qualität sowie das Vertrauen in Entscheidungen über Forschungsprogramme hinweg erhöht. Zu den Hauptaufgaben gehören:

• Zusammenarbeit mit Toxikologen, Biologen, Chemikern, Bioinformatikern und Datenwissenschaftlern zur Definition vorrangiger Fragen für die prädiktive Sicherheit.
• Leitung der Entwicklung und Bewertung fortschrittlicher KI/ML-Methoden und prädiktiver Modellierungsansätze zur Beantwortung strategischer Sicherheitsfragen.
• Anwendung von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, statistischer Modellierung und wissensbasierten Ansätzen zur Extraktion bedeutungsvoller biologischer Signale (wie Toxizitätsmechanismen, AOPs und sicherheitsrelevante Ergebnisse) aus grossen, komplexen und heterogenen Datensätzen.
• Übersetzung von Modellierungsergebnissen in umsetzbare wissenschaftliche Erkenntnisse, die Projekt- und Portfolioentscheidungen unterstützen.
• Bewertung neuer KI-, Modellierungs- und computergestützter Biologiemethoden und Identifikation von Anwendungen mit praktischem wissenschaftlichem Nutzen.
• Klare und glaubwürdige Kommunikation komplexer computergestützter Ergebnisse an multidisziplinäre Zielgruppen.

Qualifikationen

Was wir suchen

• Promotion (oder gleichwertige Erfahrung) in Computational Biology, Bioinformatik, Systembiologie, Computational Toxicology, Data Science, Informatik, Biomedizintechnik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Integration verschiedener biologischer Datentypen und der Gewinnung bedeutungsvoller biologischer Erkenntnisse aus komplexen, hochdimensionalen Datensätzen.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit modernen Data-Science- und Machine-Learning-Frameworks.
• Erwiesene Erfahrung in der Entwicklung, Validierung und Anwendung von KI/ML-, statistischen oder computergestützten Biologieansätzen zur Beantwortung biologischer Fragestellungen sowie im Aufbau reproduzierbarer computergestützter Workflows, Analyse-Pipelines und wissenschaftlicher Softwaretools.
• Eigeninitiative, Begeisterung, Flexibilität und der Wunsch, neue Fähigkeiten zu erlernen und anzuwenden.

Wünschenswerte Erfahrung

• Erfahrung in Computational Toxicology, prädiktiver Sicherheit, Agrochemieforschung, pharmazeutischer Entdeckung, Umweltwissenschaft oder einem anderen angewandten Forschungsumfeld.
• Vertrautheit mit Adverse Outcome Pathways, Mode-of-Action-Rahmenwerken, Systemtoxikologie, Netzwerkbiologie oder kausaler Inferenz.
• Erfahrung mit chemischer Informatik, molekularen Deskriptoren, Strukturwarnungen, Read-Across, QSAR oder Expositions- und Gefährdungsmodellierungsansätzen.
• Hintergrund in der Anwendung von KI auf biologische oder toxikologische Daten, einschließlich multimodalem Lernen, graphbasierten Methoden, Foundation Models oder Repräsentationslernen mit Erfahrung in der Nutzung von phänotypischer Bildgebung, Cell Painting, Transkriptomik, Metabolomik oder anderen molekularen Daten als unterstützende Evidenz für die Modellentwicklung oder mechanistische Interpretation.

Zusätzliche Informationen

Was wir bieten

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, Diplom und Arbeitszeugnissen (falls vorhanden) auf Englisch.

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

Indem Sie auf den obigen Link oder einen Drittanbieter-Link in dieser Anzeige klicken, verlassen Sie diese Seite und gelangen auf eine Drittanbieter-Website, auf der die Nutzungsbedingungen und Datenschutzrichtlinien des Drittanbieters gelten