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Anstellung
Vollzeit
Ort
Stein
Unternehmen
Syngenta Crop Protection AG Forschung & Entwicklung, Schaffhauserstrasse 101, 4332 Stein AG
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Unternehmensbeschreibung Bei Syngenta Crop Protection entwickeln wir wegweisende Lösungen, die die globale Ernährungssicherheit gewährleisten und gleichzeitig eine nachhaltige Landwirtschaft fördern. Als weltweit führendes Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz unterstützen wir Landwirte mit innovativen Pflanzenschutztechnologien, die sich gegen die härtesten Herausforderungen der Natur behaupten. Wir verbinden fortschrittliche Wissenschaft mit digitalen Lösungen, um intelligenten Pflanzenschutz zu entwickeln, der die Erträge maximiert und gleichzeitig die Umweltauswirkungen minimiert. Schliessen Sie sich unserer Mission an, den Pflanzenschutz vom Saatgut bis zur Ernte zu revolutionieren. Syngenta wurde vom Science Magazine als Top-Arbeitgeber eingestuft, und alle seine Schweizer Standorte wurden mit dem Label „Friendly Work Space“ ausgezeichnet. Stellenbeschreibung Wir suchen einen hochqualifizierten Data Scientist (m/f/d) mit fundierter Expertise in der Entwicklung von Multi-Omics-Datenintegrations- und Machine-Learning-Methoden, um unsere Digital & Data Science Group in der Biologicals Research zu verstärken. Die Biologicals Research entdeckt, charakterisiert, optimiert und produziert neuartige Biologicals. Biologicals werden aus der Natur gewonnen. Es können natürlich vorkommende Mikroben, Extrakte oder Moleküle sein, die Pflanzen vor Schädlingen und Krankheiten schützen oder die Pflanzen- und Bodengesundheit verbessern. In dieser Rolle werden Sie mit Syngenta ‘omics-Daten arbeiten, um Muster in der Produktleistung zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Sie werden beauftragt, Methoden zur Analyse und Interpretation der Ergebnisse von ‘omics-Experimenten mit Ihren analytischen Fähigkeiten sowie Machine-Learning-Ansätzen zu entwickeln. Ihre Arbeit wird zu neuen Werkzeugen führen, die die Auswahl, Optimierung und Entwicklung neuartiger Biologicals-Lösungen leiten. Zu den Hauptverantwortlichkeiten gehören: Entwicklung und Implementierung neuer Multi-Omics-Integrationsstrategien (z. B. Datenharmonisierung, Feature Engineering, netzwerkbasierte Methoden), um die biologische Interpretation und Hypothesengenerierung zu stärken Anwendung und Weiterentwicklung von Machine Learning, statistischer Modellierung und KI-Ansätzen, um Erkenntnisse aus komplexen, hochdimensionalen Multi-Omics-Datensätzen zu gewinnen Kuration, Qualitätskontrolle und Integration grossskaliger ’omics-Datensätze zur Gewährleistung der Datenintegrität, Reproduzierbarkeit und der Bereitschaft für nachgelagerte Analysen Evaluierung und Entwicklung neuer Datenanalysewerkzeuge, Validierung von Ergebnissen mittels eines versuchsbezogenen und iterativen Ansatzes sowie effektive Kommunikation der Ergebnisse an technische und nicht-technische Zielgruppen Identifizierung von Datenbedarfen und Abgabe von Empfehlungen an Wissenschaftler, um die Menge sicherzustellen und die Integrität der für Analysen verwendeten Daten zu verifizieren Zusammenarbeit zur Bereitstellung neuer Ansätze, zum Austausch von Erkenntnissen und zur Förderung von Innovationen in den Bereichen Digital und Data Science, einschliesslich Technologieprognose Zusammenarbeit mit der R&D IT und Softwareentwicklern zur Bereitstellung prädiktiver Modellanwendungen, die auf die Bedürfnisse der Stakeholder zugeschnitten sind Unterstützung der Business-Anwender bei Change-Management-Initiativen, um Daten effektiver zu verwalten Qualifikationen: MSc oder PhD in Data Science, Statistik, Machine Learning, Computational Biology, Bioinformatik oder einem verwandten Bereich mit etwas Erfahrung in den Naturwissenschaften (z. B. chemische Biologie, Mikrobiologie, Ökologie, Umweltwissenschaften) 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Multi-Omics-Integrationsmethoden für komplexe biologische, biochemische, ökologische oder landwirtschaftliche Datensätze Hohe Kompetenz in Python und/oder R, UNIX/Linux-Umgebungen, ML-Frameworks, SQL Erfahrung mit Proteomics- und Metabolomics-Datenanalysen wäre von Vorteil Dynamische Persönlichkeit mit Leidenschaft für Innovation und Problemlösung Zusätzliche Informationen: Wir bieten eine Vielzahl von finanziellen und nicht-finanziellen Vorteilen, darunter: Eine Position, die zu wertvoller und wirkungsvoller Arbeit in einem anregenden und internationalen Umfeld beiträgt Ein hervorragendes Arbeitsumfeld mit einer offenen Kultur und einer vielfältigen Belegschaft, in der neue Ideen immer willkommen sind Die Möglichkeit, mit hochqualifizierten und erfahrenen Mitarbeitern zusammenzuarbeiten, von ihnen zu lernen und wissenschaftliche sowie technische Exzellenz zu erlangen Lernkultur (Together we Grow) und eine breite Palette an Trainingsoptionen Sie profitieren von einem wettbewerbsfähigen Pensionskassenplan, flexiblem Arbeiten, einem attraktiven Bonussystem, einem Betriebsarzt vor Ort, Fitnessraum, Kantine und anderen Vorteilen wie familienfreundlichen Initiativen sowie Kinder- und Familienzulagen Bitte senden Sie Ihre vollständige Bewerbung mit Lebenslauf, einem Motivationsschreiben, das Ihre Motivation und relevante Erfahrung für diese Position hervorhebt, Diplom und Arbeitszeugnissen (falls zutreffend) auf Englisch. Darüber hinaus begrüssen wir den Zugang zu Git-Repositories, die relevante vergangene Projekte zeigen. Wir werden nur Bewerbungen berücksichtigen, die einen Lebenslauf und ein Motivationsschreiben enthalten. Syngenta ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, und diskriminiert nicht bei der Rekrutierung, Einstellung, Ausbildung, Beförderung oder anderen Beschäftigungspraktiken aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, sexueller Orientierung, Familienstand oder Veteranenstatus, Behinderung oder einem anderen gesetzlich geschützten Status.

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