Beschreibung
In dieser Rolle entwickeln und implementieren Sie angewandte KI- und Machine-Learning-Methoden zur Beschleunigung der Wirkstoffforschung im Bereich Immunologie und kardiovaskuläre, renale und metabolische Erkrankungen.
Aufgaben
- Entwicklung erklärbarer und kausaler KI-Methoden zur Kartierung von Krankheitspfaden
- Anpassung und Feinabstimmung biologischer Foundation-Modelle zur Zielidentifikation
- Implementierung von Domänenadaptation und Cross-Species-Translationsalgorithmen
- Auswertung von Multi-Omics-, Spatial- und klinischen Realdaten zur Patientenstratifizierung
- Aufbau dynamischer, physikinformierter Modelle zur Abbildung von Krankheitsverläufen
- Anwendung von Graph-Deep-Learning auf biologische Wissensgraphen
- Zusammenarbeit mit klinischen Wissenschaftlern, Biologen und Biostatistikern
Profil
- PhD (bevorzugt) oder MSc in Computational Biology, Informatik, Machine Learning oder verwandtem Gebiet
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in angewandter KI und Data Science in der Wirkstoffforschung
- Erfahrung mit kausaler Inferenz, Graph Neural Networks oder generativen Modellen
- Erfahrung mit biologischen Foundation-Modellen oder dynamischen Systemmodellen
- Verständnis von Immunologie und systemischer Pathophysiologie
- Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeiten
Unternehmen
Pharma- und Biotechforschung