Senior, AI Engineer - (Imaging)

Bei Roche können Sie so auftreten, wie Sie sind, und werden für die einzigartigen Qualitäten geschätzt, die Sie mitbringen. Unsere Kultur fördert persönlichen Ausdruck, offenen Dialog und echte Verbindungen, wobei Sie für das, was Sie sind, geschätzt, akzeptiert und respektiert werden, was es Ihnen ermöglicht, sich sowohl persönlich als auch beruflich zu entfalten. So wollen wir Krankheiten vorbeugen, stoppen und heilen und sicherstellen, dass jeder heute und für kommende Generationen Zugang zur Gesundheitsversorgung hat. Kommen Sie zu Roche, wo jede Stimme zählt.

Die Position
Als auf Imaging spezialisierter Machine Learning Engineer innerhalb des AI Enablement Teams werden Sie eng mit Personen zusammenarbeiten, die das gesamte Spektrum abdecken – von Computational Scientists, Biologen, Laborforschern, AI/ML-Experten, Produktleitern, Software-Ingenieuren und allen dazwischen. Ihre Arbeit wird dazu beitragen, wissenschaftliche Intuition mit quantitativer Analyse zu verbinden, eine reichhaltigere phänotypische Analyse zu ermöglichen und neue multimodale Fähigkeiten über groß angelegte, hochmoderne Datensätze hinweg bereitzustellen. Sie werden skalierbare AI/ML- und Computer-Vision-Systeme aufbauen, verantworten und ständig verbessern, die das Potenzial unserer vielfältigen wissenschaftlichen Imaging-Daten (z. B. Mikroskopie, digitale Pathologie, biomedizinische Bildgebung usw.) erschließen und so die Entdeckung und Entwicklung lebensverändernder Behandlungen für Patienten beschleunigen.

Die Chance
Entwurf, Entwicklung und Test von robusten, skalierbaren und wartbaren AI/ML-wissenschaftlichen Webanwendungen und Backend-Pipelines, die auf die Verarbeitung und Visualisierung von hochdurchsatzfähigen wissenschaftlichen Imaging-Daten zugeschnitten sind.
Aufbau, Evaluierung und Feinabstimmung von hochmodernen Computer-Vision- und Deep-Learning-Modellen (z. B. Zellsegmentierung, Zellklassifizierung, phänotypisches Profiling, Gewebesegmentierung, Merkmalsextraktion und Bildregistrierung), die auf biologische und klinische Bildgebungsmodalitäten angewendet werden.
Entwicklung von Werkzeugen zur Evaluierung der Leistung von AI/ML- und Vision-Modellen, Erstellung von Benchmark-Datensätzen und Quantifizierung der Modellqualität, Robustheit und Drift im Zeitverlauf.
Entwicklung und Wartung skalierbarer Cloud-Infrastrukturen und Daten-Pipelines zur Erfassung, Strukturierung, Speicherung und zum Zugriff auf groß angelegte, multidimensionale Imaging-Datensätze (z. B. OME-TIFF, Zarr, HDF5).
Beitrag zu Architektur-Entscheidungen, Code-Reviews und der Weiterentwicklung von Engineering- und MLOps-Prozessen für Computer-Vision-Modelle.
Auf dem Laufenden bleiben bei aufkommenden Computer-Vision-Technologien und branchenüblichen Best Practices, während gleichzeitig eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, der Zusammenarbeit und der Neugier gefördert wird.

Wer Sie sind
PhD, Master mit 3-5 Jahren oder Bachelor mit 4-7 Jahren Erfahrung mit einem Abschluss in Informatik, Biomedizinischer Technik, Elektrotechnik, Computational Biology oder einem verwandten technischen Bereich mit Schwerpunkt auf Machine Learning Engineering und Computer Vision.
Starke Kenntnisse in AI/ML-Frameworks und Computer-Vision-Bibliotheken (z. B. PyTorch, TensorFlow, OpenCV, MONAI, Scikit-Image, torchvision, Napari oder Bio-Formats).
Tiefgehende Expertise in Computer-Vision-Algorithmen (z. B. CNNs, Vision Transformers, UNet, SAM/Segment Anything, Cellpose).
Expertenwissen in der Theorie des maschinellen Lernens, Grundlagen der Bildverarbeitung, Objekterkennung, Instanzsegmentierung und quantitativer Bildanalyse.
Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit hochdimensionalen wissenschaftlichen Imaging-Daten (z. B. Fluoreszenz-/Hellfeldmikroskopie, digitale Pathologie Whole Slide Images, High-Content-Screening, multiplexed Imaging usw.).
Erfahrung mit Kubernetes, relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Objektspeicherung und cloud-nativen Architekturen in Public Clouds (idealerweise AWS).
Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, vertrauensvolle Partnerschaften mit wissenschaftlichen Kooperationspartnern, Bioimage-Analysten und funktionsübergreifenden Teams aufzubauen.
Erfahrung mit multimodaler Datenfusion (Kombination von wissenschaftlichem Imaging mit Genomik, Transkriptomik oder klinischen tabellarischen Daten) oder in einem Pharma-/Biotech-Forschungsumfeld.
Erfahrung mit Workflow-Automatisierung, GenAI, Vision-Language-Modellen und/oder AI-Agents.

Wer wir sind
A eine gesündere Zukunft treibt uns an, innovativ zu sein. Gemeinsam widmen sich mehr als 100-000 Mitarbeiter weltweit der Förderung der Wissenschaft, um sicherzustellen, dass jeder heute und für kommende Generationen 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 ermutigen einander, neue Möglichkeiten zu erkunden, 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 Equal Opportunity Employer.