Apheris
Technical Lead – Large Molecule AI Systems(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSenior
Berlin
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
BABayer
Principal Machine Learning Scientist(m/w/x)
Berlin
ab 104.300 - 126.500 / Jahr
Vollzeitmit HomeofficeSenior
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Leitung der Entwicklung von ML-Algorithmen für das De-novo-Design von Biomolekülen bei Bayer. Promotion in verwandtem Fachgebiet und mehrjährige Industrieerfahrung erforderlich. Flexible Arbeitsmodelle und Unterstützung bei Kinderbetreuung.
Anforderungen
- Promotion in computergestützter Chemie/Biologie, Chemie-/Bioinformatik, Chemie-/Biologie-/Molekulartechnik oder verwandtem Fachgebiet an der Schnittstelle zwischen Biowissenschaften und Informatik
- Mehrjährige einschlägige Berufserfahrung nach Promotion, idealerweise in der Industrie
- Sehr gute Kenntnisse modernster Machine Learning-Methoden zur Modellierung von Biomolekülen (z. B. Sequenz-zu-Funktion-Modelle, Protein-Sprachmodelle, Co-Folding, Inverse-Folding oder steuerbare generative Verfahren)
- Erfahrung mit ML-basierten Workflows zur Charakterisierung biomolekularer Wechselwirkungen, Bewertung der Drugability, Kandidaten-Screening sowie Design und Optimierung von Therapeutika und Verabreichungssystemen
- Erfahrung in Verarbeitung, Integration und Analyse großer Datensätze in der Wirkstoffforschung (inkl. Sequenz-, Omics-, biochemischer, biophysikalischer und strukturbiologischer Daten)
- Sicherheit im Umgang mit modernen bioinformatischen Tools (z. B. MMseqs, Foldseek)
- Sehr gute Python-Kenntnisse, inkl. wissenschaftlichem Stack (z. B. PyTorch, Pandas, scikit-learn) sowie Erfahrung in kollaborativer Softwareentwicklung
- Nachgewiesenes Engagement für wissenschaftliche Sorgfalt, belegbare wissenschaftliche Erfolge sowie ausgeprägte analytische Fähigkeiten und hohe Eigenmotivation
- Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch
Aufgaben
- Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Machine Learning-Algorithmen und Workflows zur Charakterisierung und zum De-novo-Design von Biomolekülen leiten
- Potenziale zur Beschleunigung laufender Wirkstoffforschungsprojekte durch den Einsatz interner und externer KI-Kompetenzen identifizieren
- Mit einem breiten Spektrum von Stakeholdern zum Stand der Technik und Fortschritten zentraler interner Initiativen kommunizieren, informieren und zusammenarbeiten
- Neueste Fortschritte in der computergestützten Modellierung von biomolekularen Strukturen sowie ihrer Physik, Wechselwirkungen und Funktionen aktiv verfolgen
Berufserfahrung
- ca. 4 - 6 Jahre
Ausbildung
- Doktor / Ph.D.
Sprachen
- Englisch – fließend
Tools & Technologien
- Machine Learning
- Python
- PyTorch
- Pandas
- scikit-learn
- MMseqs
- Foldseek
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitsmodelle
- Teilzeitoptionen
Kinderbetreuung
- Unterstützung bei Kinderbetreuung
- Ferienprogramme
Weiterbildungsangebote
- Lern- und Entwicklungsmaßnahmen
- Schulungen und Trainings
Mentoring & Coaching
- Coaching und Mentoringprogramme
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Kostenlose HealthChecks
- Gesundheitsseminare
Lockere Unternehmenskultur
- Inklusive Arbeitsumgebung
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bayer 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.
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BABayer
Principal Machine Learning Scientist(m/w/x)
Berlin
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Vollzeitmit HomeofficeSenior
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Leitung der Entwicklung von ML-Algorithmen für das De-novo-Design von Biomolekülen bei Bayer. Promotion in verwandtem Fachgebiet und mehrjährige Industrieerfahrung erforderlich. Flexible Arbeitsmodelle und Unterstützung bei Kinderbetreuung.
Anforderungen
- Promotion in computergestützter Chemie/Biologie, Chemie-/Bioinformatik, Chemie-/Biologie-/Molekulartechnik oder verwandtem Fachgebiet an der Schnittstelle zwischen Biowissenschaften und Informatik
- Mehrjährige einschlägige Berufserfahrung nach Promotion, idealerweise in der Industrie
- Sehr gute Kenntnisse modernster Machine Learning-Methoden zur Modellierung von Biomolekülen (z. B. Sequenz-zu-Funktion-Modelle, Protein-Sprachmodelle, Co-Folding, Inverse-Folding oder steuerbare generative Verfahren)
- Erfahrung mit ML-basierten Workflows zur Charakterisierung biomolekularer Wechselwirkungen, Bewertung der Drugability, Kandidaten-Screening sowie Design und Optimierung von Therapeutika und Verabreichungssystemen
- Erfahrung in Verarbeitung, Integration und Analyse großer Datensätze in der Wirkstoffforschung (inkl. Sequenz-, Omics-, biochemischer, biophysikalischer und strukturbiologischer Daten)
- Sicherheit im Umgang mit modernen bioinformatischen Tools (z. B. MMseqs, Foldseek)
- Sehr gute Python-Kenntnisse, inkl. wissenschaftlichem Stack (z. B. PyTorch, Pandas, scikit-learn) sowie Erfahrung in kollaborativer Softwareentwicklung
- Nachgewiesenes Engagement für wissenschaftliche Sorgfalt, belegbare wissenschaftliche Erfolge sowie ausgeprägte analytische Fähigkeiten und hohe Eigenmotivation
- Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch
Aufgaben
- Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Machine Learning-Algorithmen und Workflows zur Charakterisierung und zum De-novo-Design von Biomolekülen leiten
- Potenziale zur Beschleunigung laufender Wirkstoffforschungsprojekte durch den Einsatz interner und externer KI-Kompetenzen identifizieren
- Mit einem breiten Spektrum von Stakeholdern zum Stand der Technik und Fortschritten zentraler interner Initiativen kommunizieren, informieren und zusammenarbeiten
- Neueste Fortschritte in der computergestützten Modellierung von biomolekularen Strukturen sowie ihrer Physik, Wechselwirkungen und Funktionen aktiv verfolgen
Berufserfahrung
- ca. 4 - 6 Jahre
Ausbildung
- Doktor / Ph.D.
Sprachen
- Englisch – fließend
Tools & Technologien
- Machine Learning
- Python
- PyTorch
- Pandas
- scikit-learn
- MMseqs
- Foldseek
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitsmodelle
- Teilzeitoptionen
Kinderbetreuung
- Unterstützung bei Kinderbetreuung
- Ferienprogramme
Weiterbildungsangebote
- Lern- und Entwicklungsmaßnahmen
- Schulungen und Trainings
Mentoring & Coaching
- Coaching und Mentoringprogramme
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Kostenlose HealthChecks
- Gesundheitsseminare
Lockere Unternehmenskultur
- Inklusive Arbeitsumgebung
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Über das Unternehmen
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Branche
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Beschreibung
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