RiSM Internship for students in Pharmaceutical Sciences, Pharmaceutical Technology, Data Scienc[...]

Roche Holding AG; Basel; Vor Ort; CHF 17.000 - 30.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Roche Holding AG in Basel sucht einen engagierten Praktikanten im Bereich Pharmazeutische & Solid State Development. Sie unterstützen die Entwicklung bildbasierter ML-Workflows zur Charakterisierung von sprühgetrockneten Materialien und arbeiten an der Optimierung analytischer Methoden.

Vorausgesetzt wird ein aktueller Studienstatus in relevanten Fachrichtungen; gute Englischkenntnisse. Die Position bietet Einblick in eine führende Forschungsumgebung mit Austausch in der Roche Synthetic Molecule

Qualifikationen

• Student/in an der Universität (oder Abschluss innerhalb der letzten 12 Monate) in Pharmazeutische Wissenschaften, Technische Pharmazie, Data Science, Cheminformatik oder Chemie.
• Interesse an technischen und analytischen Fragestellungen.
• Gute Kenntnisse in MS-Office (Word, Excel, PowerPoint) und KI-Tools.
• Gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse von Vorteil.

Aufgaben

• Unterstützung der Abteilung Pharmazeutische & Solid State Development bei der Entwicklung bildbasierter Maschinenlern-Workflows.
• Literaturrecherche und Einarbeitung in SOPs sowie Herstellungs-/Analytik-Equipment.
• Analyse und Optimierung analytischer Methoden für sprühgetrocknete Materialien.
• Anwendung von Machine Learning zur Automatisierung der Klassifikation von Partikelformen.
• Regelmäßige Besprechungen des Projektfortschritts mit Betreuern; Erstellung von Berichten.

Kenntnisse

Python

Image Processing

Datenwissenschaften

Englisch

Ausbildung

Universitätsstudent bzw. kürzlich abgeschlossen

Tools

OpenCV

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

NumPy

Jobbeschreibung

Bei Roche kannst du ganz du selbst sein und wirst für deine einzigartigen Qualitäten geschätzt. Unsere Kultur fördert persönlichen Ausdruck, offenen Dialog und echte Verbindungen. Hier wirst du für das, was du bist, wertgeschätzt, akzeptiert und respektiert. Dies schafft ein Umfeld, in dem du sowohl persönlich als auch beruflich wachsen kannst. Gemeinsam wollen wir Krankheiten vorbeugen, stoppen und heilen und sicherstellen, dass jeder Zugang zur Gesundheitsversorgung hat – heute und in Zukunft. Werde Teil von Roche, wo jede Stimme zählt.

Die Position

Pharmaceutical & Solid State Development is part of Pharma Technical Development and situated in Basel, Switzerland.

Our key expertise is the development of robust and economic processes for drug substances with tailor‑made solid state properties and patient centric formulations for the synthetic molecule portfolio of projects from early clinical studies to commercialization. We advance the design and delivery of transformative medicines by combining particle engineering, characterization, and formulation development - ensuring optimal drug performance, manufacturability, and patient‑centric solutions from molecule to medicine.

As an intern you will support the department Pharmaceutical & Solid State Development in developing image‑based machine learning workflows to characterize and classify spray‑dried materials into distinct subpopulations.

The Opportunity

• Review of the relevant literature applicable to the project
• Training in relevant SOPs and manufacturing/analytical equipments
• Optimize and advance analytical characterization methods for spray‑dried materials.
• Leverage machine learning to automate the classification and characterization of diverse particle shapes
• Regular discussion of project progress with supervisors and planning of next steps
• Summarize work in scientific reports and present results to the Roche Synthetic Molecule development community.

Who you are

You are a University student (or you graduated within 12 months prior to the start date) preferably in the subject of Pharmaceutical Sciences, Pharmaceutical Technology, Data Sciences, Cheminformatics or Chemistry and have an interest in technical and analytical issues. Furthermore, you are interested in using and sharing your knowledge as part of your Internship in a modern working environment. Your further profile for this position:

• Reliable and accurate working style in a non‑GMP environment
• Knowledge of Python and core data science libraries (such as OpenCV, scikit‑learn, TensorFlow, or PyTorch) to build image processing pipelines
• Self‑sufficient, problem solving‑oriented work habits
• Good knowledge of MS‑Office (Word, Excel, PowerPoint) and AI tools
• Proficiency in English, German is a plus

This internship opportunity is one of a number of positions we offer in the department per semester and is not suitable for writing a Bachelor/Master/Diploma thesis.

The interviews will take place on an interview day with all considered candidates and representatives of the department.

Your complete application includes the following documents:

• A Current CV and a Motivation Letter
• A certificate of enrollment (if you are currently studying)
• For Non‑EU/EFTA citizens: Due to regulations, you must provide a certificate issued by your university stating that an Internship is mandatory for your studies and you must be enrolled during the entire duration of the internship
• The RiSM task (see below)

Application process

The application deadline is 23.08.2026. All successful final candidates will be invited to a virtual interview day which will take place on 14.10.2026.

The Internship will start in March to May 2027 and has a duration of 6 months, please indicate your preferred start date in your application.

More information about the Roche Internship program in Synthetic Molecules (RiSM) and other opportunities within this program you can find here.

Additional information (RiSM Task)

Assume you are a pharmaceutical data scientist tasked with identifying why different batches of a spray‑dried amorphous solid dispersion (ASD) have a different compact/tableting performance, even though traditional laser diffraction analyses cannot discriminate between them.

What are your considerations with respect to setting up an image analysis pipeline, training a convolutional neural network (CNN) to generate a classification system, and correlating these findings with spray‑drying process parameters to optimize drug product performance?

Please use the information provided in the following article (Hang Hu, Sampada Koranne, et al., "High-Speed Imaging-Based Particle Attribute Analysis of Spray-Dried Amorphous Solid Dispersions Using a Convolution Neural Network," Mol. Pharmaceutics 2025, 22, 488-497; https://doi.org/10.1021/acs.molpharmaceut.4c01092) to answer those questions.

We anticipate receiving your answers in the form of a slide deck suitable for presentation to a project team (maximum of 5 slides, PDF format) alongside your application.

Wer wir sind

Eine gesündere Zukunft treibt uns zur Innovation an. Mehr als 100.000 Mitarbeiter weltweit arbeiten gemeinsam daran, wissenschaftliche Fortschritte zu erzielen und sicherzustellen, dass jeder Zugang zur Gesundheitsversorgung hat – heute und für zukünftige Generationen. Durch unser Engagement werden über 26 Millionen Menschen mit unseren Medikamenten behandelt und mehr als 30 Milliarden Tests mit unseren Diagnostik‑Produkten durchgeführt. Wir ermutigen uns gegenseitig, neue Möglichkeiten zu erkunden, Kreativität zu fördern und hohe Ziele zu setzen, um lebensverändernde Gesundheitslösungen zu liefern.

Gemeinsam können wir eine gesündere Zukunft gestalten.

Roche ist ein Arbeitgeber, der die Chancengleichheit fördert.