Senior Scientist Computational & Applied AI

avec compétence (avecco) GmbH; Basel; On-site; CHF 110,000 - 190,000; Full time

Job summary

avec compétence (avecco) GmbH sucht eine Expertin oder einen Experten, der KI- und ML-Methoden in der Wirkstoffforschung entwickelt und implementiert, insbesondere im Immunologie- und kardio-/renalen/metabolischen Bereich.

Sie arbeiten an erklärbarer KI, kausaler Inferenz, Graph Neural Networks und domänenadaptiven Ansätzen, kooperieren eng mit klinischen Wissenschaftlern und Biostatistikern und bauen Modelle zur patientenseitigen Stratifikation.

Qualifications

• PhD (preferred) or MSc in Computational Biology, Computer Science, Machine Learning or related field
• 3+ years of experience in applied AI and Data Science in pharma R&D
• Experience with causal inference, Graph Neural Networks or generative models
• Experience with biological foundation models or dynamic systems models
• Understanding of immunology and systemic pathophysiology
• Strong communication and teamwork skills

Responsibilities

• 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

Skills

Explainable AI

Kausal inference

Graph neural networks

Generative models

Biological foundation models

Education

PhD (preferred) or MSc in Computational Biology, Computer Science, Machine Learning or related field

Job description

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