Associate Director und Senior Principal, KI-Methoden, KI für Forschung (AI4R)

Hauptverantwortlichkeiten

• Führung matrixorganisierter Teams zur Gestaltung und Bereitstellung robuster, skalierbarer maschineller Lernlösungen für die Wirkstoffforschung
• Vorantreiben der Entwicklung zentraler maschineller Lernfähigkeiten für prioritäre KI-Anwendungsfälle in der biomedizinischen Forschung
• Erkennen von Möglichkeiten für methodische Innovationen entlang der gesamten Wirkstoffforschungskette
• Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen, Modelle und Arbeitsabläufe zur Beschleunigung der therapeutischen Entdeckung und Entwicklung
• Aufbau und Management strategischer Kooperationen mit führenden akademischen und externen Forschungspartnern
• Fungieren als Fachexperte für modernste maschinelle Lernverfahren in verschiedenen Forschungsbereichen
• Übersetzung komplexer Modellausgaben in umsetzbare wissenschaftliche Hypothesen und Anleitung des experimentellen Designs
• Definition und Implementierung aussagekräftiger Erfolgskriterien für KI-Modelle zur Sicherstellung messbarer Forschungsergebnisse
• Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams zur Abstimmung von KI-Lösungen mit wissenschaftlichen und geschäftlichen Zielen
• Förderung des Bewusstseins und der Anwendung fortschrittlicher KI-Methoden innerhalb der gesamten Forschungsorganisation

Erforderliche Qualifikationen

• Mehr als 6 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung maschineller Lernlösungen in der Wirkstoffforschung
• Praktische Erfahrung in der Anwendung maschinellen Lernens zur Zielidentifikation, Proteinmodellierung oder translationaler Forschung
• Fundierte Erfahrung mit groß angelegtem Modelltraining, Hochleistungsrechnern und cloudbasierter Infrastruktur
• Fortgeschrittene Kenntnisse moderner maschineller Lernmethoden wie Repräsentationslernen oder neuronale Netzwerkarchitekturen
• Beherrschung von Python und Deep-Learning-Frameworks sowie ausgeprägte Softwareentwicklungs- und Versionskontrollpraktiken
• Nachgewiesene Fähigkeit, Innovationen voranzutreiben und wirkungsvolle maschinelle Lernlösungen in komplexen, matrixorganisierten Umgebungen zu liefern

Wünschenswerte Qualifikationen

• Nachgewiesene Beiträge durch Publikationen, Patente oder Open-Source-Projekte im Bereich fortschrittlicher maschineller Lernforschung
• Erfahrung mit multimodalen oder Foundation-Modellen, die auf biomedizinische Daten wie Bildgebung, Genomik oder molekulare Strukturen angewandt werden

Vergütungen

Bei Novartis engagieren wir uns dafür, Medizin neu zu denken – und die Menschen zu belohnen, die dies möglich machen.

Die Vorteile, Teil unseres Teams zu sein, gehen weit über das Grundgehalt und Anreize hinaus. Wir bieten auch eine Vielzahl wettbewerbsfähiger Sachleistungen, die Ihnen helfen, persönlich und beruflich zu gedeihen, wie Versicherungspläne, Altersvorsorge, Wohlbefindensressourcen und globale Anerkennungsprogramme. Darüber hinaus bieten wir, wo möglich, flexible und hybride Arbeitsmodelle sowie mindestens 14 Wochen bezahlten Elternurlaub.

Erwarteter jährlicher Grundgehaltsbereich für die Position:

• Basel: 129.500,00 - 240.500,00 CHF jährlich

Das angebotene Gehalt wird auf der Grundlage geschlechtsneutraler Kriterien wie relevanter Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen gemäß der Novartis-Gehaltsrichtlinie festgelegt und bei Eintritt in Novartis regelmäßig überprüft.

Zusätzlich zu Ihrem Grundgehalt können Sie je nach bestimmten Leistungsparametern für einen leistungsabhängigen Bonus in Frage kommen. Weitere Details werden im Bewerbungsprozess mitgeteilt.

Entgeltgleichheit ist ein grundlegendes Prinzip unserer Beschäftigungspolitik und spiegelt unser Engagement wider, ein vielfältiges, gerechtes und inklusives Umfeld zu schaffen, das alle Mitarbeitenden mit Würde und Respekt behandelt, wie in unserem Verhaltenskodex dargelegt.

Lesen Sie unsere Broschüre , um mehr über unser globales Gesamtvergütungspaket zu erfahren: https://www.novartis.com/sites/novartis_com/files/novartis-life-handbook.pdf

Hinweis: Leistungen und Vergütungen können je nach Land variieren und unterliegen lokalen gesetzlichen Bestimmungen, einschließlich der Bestimmungen von Tarifverträgen, sofern anwendbar. Eine vollständige Übersicht Ihres Vergütungspakets, einschließlich etwaiger relevanter Tarifvertragsdetails, die für Ihre Position basierend auf Ihrem Beschäftigungsort und der Novartis-Arbeitgebergesellschaft gelten, wird Ihnen im Bewerbungsprozess separat mitgeteilt.

Engagement für Vielfalt und Inklusion / EEO-Absatz:

Novartis setzt sich für den Aufbau eines herausragenden, inklusiven Arbeitsumfelds und vielfältiger Teams ein, die die Patienten und Gemeinschaften, denen wir dienen, repräsentieren.

Barrierefreiheit und Unterstützung

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

Warum Novartis: Menschen mit Krankheiten und ihre Familien zu unterstützen, erfordert mehr als innovative Wissenschaft. Es braucht eine Gemeinschaft kluger, leidenschaftlicher Menschen wie Sie. Die zusammenarbeiten, sich unterstützen und inspirieren. Gemeinsam Durchbrüche erzielen, die das Leben der Patienten verändern. Bereit, gemeinsam eine hellere Zukunft zu schaffen? https://www.novartis.com/about/strategy/people-and-culture

Leistungen und Vergütungen: Erfahren Sie, wie wir Sie persönlich und beruflich unterstützen.
Lesen Sie unser Handbuch (PDF 30 MB)