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

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