Machine Learning Engineer

Bei Roche können Sie Sie selbst sein und werden für die einzigartigen Qualitäten geschätzt, die Sie einbringen. Unsere Kultur fördert persönlichen Ausdruck, offenen Dialog und echte Verbindungen,  wo Sie für das, was Sie sind, geschätzt, akzeptiert und respektiert werden, was es Ihnen ermöglicht, sowohl persönlich als auch beruflich zu wachsen. So wollen wir Krankheiten verhindern, stoppen und heilen und sicherstellen, dass heute und für kommende Generationen jeder Zugang zur Gesundheitsversorgung hat. Kommen Sie zu Roche, wo jede Stimme zählt.Die PositionUnsere Organisation AI for Drug Discovery, als Teil des Roche-s Computational Sciences Center of Excellence, treibt die Arzneimittelentdeckung durch modernstes Machine Learning voran. Unser Foundation Models Team baut Large Language Models (LLMs) und Agent-Plattformen, die wissenschaftliche und biomedizinische Anwendungen der nächsten Generation über die gesamte Drug-Discovery-Pipeline hinweg ermöglichen. Wir suchen außergewöhnliche Wissenschaftler, die unsere Bemühungen auf einer der größten wissenschaftlichen Agenten- und Automatisierungsplattformen der Branche unterstützen. Unser Team konzentriert sich auf die Entwicklung und den Betrieb der Basiseinheit, die wissenschaftliches Wissen und Handlungen von Tausenden von erstklassigen Wissenschaftlern in teilbare, wiederverwendbare Tools, Workflows und Agenten transformiert und so die Arbeitsweise der Arzneimittelentdeckung mit groß angelegten internen wissenschaftlichen Anwendungsfällen neu gestaltet.Wir suchen einen Machine Learning Engineer zur Entwicklung der Backend-Komponenten und Toolings für unsere wissenschaftlichen Agenten. In dieser Rolle werden Sie die Softwareebene aufbauen, die unsere Modelle mit internen wissenschaftlichen Kapazitäten verbindet. Sie werden sich darauf konzentrieren, sauberen, performanten Code zu schreiben, der wissenschaftliche Logik in zugängliche APIs verpackt, und die Infrastruktur zu warten, die unsere Agent-Workflows unterstützt.Die ChanceEntwicklung wissenschaftlicher Tools durch das Erstellen von Python-Wrappern und API-Definitionen, die es Modellen ermöglichen, spezifische Aufgaben auszuführen (z. B. Berechnung molekularer Eigenschaften, Datenbankabfragen).Aufbau von Backend-Services unter Verwendung moderner Web-Frameworks (FastAPI/Flask), um Agent-Kapazitäten für interne Plattformen bereitzustellen.Implementierung von Datenpipelines für Retrieval Augmented Generation (RAG), um sicherzustellen, dass Modelle Zugriff auf aktuelle, proprietäre wissenschaftliche Daten haben.Wartung der Infrastruktur durch Schreiben von Dockerfiles, Einrichten von CI/CD-Pipelines und Sicherstellung automatisierter Tests für Agent-Komponenten.Integration von Modellen in die Ausführungsumgebung, Bearbeitung von Inferenzanfragen und Validierung strukturierter Ausgaben.Schreiben von qualitativ hochwertigem Code, der modular, gut getestet ist und den Software-Engineering-Standards des Teams entspricht.Enge Zusammenarbeit mit Computational Scientists und Fachexperten bei der Gestaltung und Bewertung gezielter Agenten für die Arzneimittelentdeckung.Beitrag zu Grenzforschung im Zusammenhang mit agentischer Nutzung in wissenschaftlichen Szenarien.Wer Sie sindAusbildung: BS/MS mit 1-4+ Jahren Erfahrung oder PhD-Absolventen mit starken Software-Engineering-Fähigkeiten.Software-Grundlagen: Fundierte Kenntnisse in Python und standardmäßigen Software-Engineering-Praktiken (Git, Testing, CI/CD).LLM-Anwendungsentwicklung: Erfahrung im Aufbau von Anwendungen, die LLMs nutzen, mit einem Verständnis für Embeddings, Prompt Engineering und Function Calling.Moderner Stack: Vertrautheit mit Containerisierung und Backend-Entwicklungs-Frameworks.Ausführungsorientiert: Fähigkeit, unabhängig an definierten Engineering-Aufgaben zu arbeiten und robuste Lösungen zu liefern.Kollaborativ: Motiviert, von erfahrenen Ingenieuren und Wissenschaftlern zu lernen und zu einem schnelllebigen technischen Umfeld beizutragen.Missionsorientiert: Ein starkes Interesse an der Anwendung von Software Engineering in der Arzneimittelentdeckung und ein Engagement für die Auswirkungen auf die Patienten.Erfahrung mit molekularen Modalitäten (z. B. Proteinsequenzen, chemische Graphen) oder wissenschaftlichen Daten ist ein Plus, aber nicht erforderlich.Allgemeines Interesse an den Naturwissenschaften (Chemie, Biologie oder Physik).  Wer wir sindEine gesündere Zukunft treibt uns an, innovativ zu sein. Gemeinsam widmen sich mehr als 100-000 Mitarbeiter weltweit der Förderung der Wissenschaft, um sicherzustellen, dass heute und für kommende Generationen jeder Zugang zur Gesundheitsversorgung hat. Unsere Bemühungen führen dazu, dass mehr als 26 Millionen Menschen mit unseren Medikamenten behandelt werden und über 30 Milliarden Tests mit unseren Diagnostics-Produkten durchgeführt wurden. Wir befähigen einander, neue Möglichkeiten zu erforschen, Kreativität zu fördern und unsere Ambitionen hochzuhalten, damit wir lebensverändernde Gesundheitslösungen liefern können, die eine globale Wirkung haben.Lassen Sie uns gemeinsam eine gesündere Zukunft aufbauen.Roche ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.