KI-Wissenschaftler

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwurf, Entwicklung, Implementierung und Anwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen, KI-Modelle und Plattformen, um die Bereitstellung prädiktiver Erkenntnisse aus präklinischen, klinischen und Real-World-Evidenz-Datensätzen zu ermöglichen.
• Nachweis des Werts innovativer KI-Techniken im Kontext der Identifikation von Arzneimittelzielen, biomolekularen Interaktionsmodellierung, Arzneimittelentwicklung, Biomarker-Entdeckung, Vorhersage der Behandlungsreaktion und klinischem Studiendesign.
• Arbeit mit Foundation Models, einschließlich vortrainierter, selbstüberwachter, multifunktionaler und multimodaler Modelle, um generative KI-Anwendungen in der Arzneimittelentdeckung voranzutreiben.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Entwicklung und Einführung von Best Practices für ML-fähige Daten.
• Beitrag zu wissenschaftlichen Publikationen und Präsentation von Ergebnissen auf internen und externen wissenschaftlichen Konferenzen.

Mindestanforderungen:

• MSc oder Ph.D. in Machine Learning, Informatik, Angewandter Mathematik, Computational Biology oder einem verwandten Bereich; PhD bevorzugt.
• Umfangreiche Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: generative KI, agentische KI, biomedizinische Foundation Models, geometrisches Deep Learning, multimodales Lernen und groß angelegte Wissensgraphen.
• Ausgezeichnete Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (PyTorch), mit Offenheit für das Erlernen neuer Werkzeuge und Technologien.
• Praktische Erfahrung im gesamten ML- und Large Language Models (LLMs) Software-Stack, einschließlich Feature Engineering, Modellentwicklung, Deployment und Validierung.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Datenanalysen und Empfehlungen an funktionsübergreifende Teams und Stakeholder zu vermitteln.
• Nachgewiesene starke Forschungsfähigkeiten, belegt durch Publikationen auf erstklassigen Machine-Learning- oder KI-Konferenzen und/oder führenden wissenschaftlichen Zeitschriften.

Wünschenswert:

• Vorherige Erfahrung mit Omics-Daten und Vertrautheit mit der Entwicklung von Onkologiemedikamenten ist von Vorteil

Engagement für Vielfalt & Inklusion:

Wir setzen uns dafür ein, ein herausragendes, inklusives Arbeitsumfeld und vielfältige Teams zu schaffen, die die Patienten und Gemeinschaften, denen wir dienen, repräsentieren.

Leistungen und Vergütungen:

Lesen Sie unser Handbuch, um mehr über alle Möglichkeiten zu erfahren, wie wir Sie persönlich und beruflich unterstützen:

https://www.novartis.com/careers/benefits-rewards

Novartis verpflichtet sich, mit allen Personen zusammenzuarbeiten und angemessene Vorkehrungen zu treffen. Wenn Sie aufgrund einer medizinischen Erkrankung oder Behinderung eine angemessene Vorkehrung für einen Teil des Einstellungsprozesses benötigen oder detailliertere Informationen zu den wesentlichen Funktionen einer Position erhalten möchten, senden Sie bitte eine E-Mail an diversity.inclusion_ch@novartis.com und teilen Sie uns die Art Ihrer Anfrage sowie Ihre Kontaktdaten mit. Bitte geben Sie die Job-Requisitionsnummer in Ihrer Nachricht an. 

Warum Novartis: Menschen mit Krankheiten und ihre Familien zu unterstützen, erfordert mehr als innovative Wissenschaft. Es braucht eine Gemeinschaft von klugen, leidenschaftlichen Menschen wie Sie. Zusammenarbeit, Unterstützung und gegenseitige Inspiration. Gemeinsam Durchbrüche erzielen, die das Leben der Patienten verändern. Bereit, gemeinsam eine bessere Zukunft zu schaffen? https://www.novartis.com/about/strategy/people-and-culture

Treten Sie unserem Novartis-Netzwerk bei: Nicht die richtige Novartis-Position für Sie? Melden Sie sich bei unserer Talent-Community an, um verbunden zu bleiben und über passende Karrieremöglichkeiten informiert zu werden, sobald sie verfügbar sind: https://talentnetwork.novartis.com/network

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