Roche
PhD Student - Machine Learning for Biosystems Engineering(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahren
Basel
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RORoche
Intern(m/w/x)
Basel
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing machine learning methods for organoid phenotyping and high-throughput screening at biotech firm focused on healthcare access. Ongoing Master's or PhD studies in a technical field required. Expert mentorship provided.
Anforderungen
- Master’s degree, ongoing masters, or PhD studies in related technical field
- Proficiency in Python, ML frameworks, and modern software engineering tools
- Excellent communication and data visualization skills
- Drive to tackle biomedical problems and enthusiasm for ML applications
- Experience applying ML to biomedical data or open-source contributions (Nice-to-have)
Aufgaben
- Develop ML methods for organoid phenotyping
- Design high-throughput screening techniques
- Analyze rich, high-content datasets
- Apply state-of-the-art machine learning methods
- Create predictive models for perturbation screens
- Integrate multimodal imaging and genomics data
- Build foundational models for organoid phenotyping
- Develop predictive methods for cell fate engineering
- Discover causal mechanisms from perturbation experiments
- Implement active learning for iterative experimental design
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- JAX
- PyTorch
- Git
- CI/CD
- scRNA/ATAC-seq
Benefits
Lockere Unternehmenskultur
- Personal expression culture
- Open dialogue environment
Sonstige Vorteile
- Scientific community membership
Mentoring & Coaching
- Expert mentorship
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Roche erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- Roche
Intern (Machine Learning – RNA Splicing)(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtBasel - Roche
Internship: Training and deploying AI/ML protein abundance model predictions(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtBasel - F. Hoffmann-La Roche AG
Internship, Multimodal Bioimage Analysis (6-12 months)(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtBasel - F. Hoffmann-La Roche AG
PhD Student in Single Cell Technologies(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtSeniorBasel
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Nejo KI-Zusammenfassung
Developing machine learning methods for organoid phenotyping and high-throughput screening at biotech firm focused on healthcare access. Ongoing Master's or PhD studies in a technical field required. Expert mentorship provided.
Anforderungen
- Master’s degree, ongoing masters, or PhD studies in related technical field
- Proficiency in Python, ML frameworks, and modern software engineering tools
- Excellent communication and data visualization skills
- Drive to tackle biomedical problems and enthusiasm for ML applications
- Experience applying ML to biomedical data or open-source contributions (Nice-to-have)
Aufgaben
- Develop ML methods for organoid phenotyping
- Design high-throughput screening techniques
- Analyze rich, high-content datasets
- Apply state-of-the-art machine learning methods
- Create predictive models for perturbation screens
- Integrate multimodal imaging and genomics data
- Build foundational models for organoid phenotyping
- Develop predictive methods for cell fate engineering
- Discover causal mechanisms from perturbation experiments
- Implement active learning for iterative experimental design
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
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Tools & Technologien
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Benefits
Lockere Unternehmenskultur
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Sonstige Vorteile
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Über das Unternehmen
Roche
Branche
Pharmaceuticals
Beschreibung
The company is dedicated to advancing science and ensuring access to healthcare for everyone.
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Internship, Multimodal Bioimage Analysis (6-12 months)(m/w/x)
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Vollzeitnur vor OrtSeniorBasel