Senior Technical Specialist

Roche Switzerland schlägt die Brücke zwischen Pharmazeutika und Diagnostik. Wichtige Forschungs- und Entwicklungsfunktionen befinden sich hier. Für unseren langjährigen Kunden, F. Hoffmann-La Roche AG in Basel, suchen wir einen

Senior Technical Specialist

Hintergrund:

Bei Roche treibt das Team die Wissenschaft voran, damit jeder mehr Zeit für die Menschen hat, die er liebt. Als Teil des Data Management Teams, einer Kernfunktion von Product Development Data Sciences (PDD), wird der Senior Technical Specialist Roche dabei helfen, die Branche in Bezug auf Geschwindigkeit, Qualität und Effizienz anzuführen. Durch den Beitritt zu Roche wird die Person Teil eines innovativen Umfelds, in dem hochmoderne Werkzeuge, Automatisierung und Technologien der nächsten Generation entwickelt werden, um die Erfassung und Bereitstellung klinischer Studiendaten zu optimieren und so die Freigabe lebensrettender Medikamente für Patienten weltweit zu beschleunigen.

Als Senior Technical Specialist mit Schwerpunkt auf Agentic AI wird die Person autonome KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme entwerfen und bereitstellen, um die Verarbeitung klinischer Studiendaten zu transformieren. Die Rolle wird die Lücke zwischen modernster LLM-Orchestrierung und strengen pharmazeutischen regulatorischen Standards schließen, indem Systeme aufgebaut werden, die die Bereinigung, Validierung und Analyse klinischer Daten automatisieren. Diese Position bietet die Möglichkeit, ein modernes, skalierbares Ökosystem zu gestalten, in dem Engineering-Lösungen direkt GxP-konforme, hochwirksame klinische Entscheidungen vorantreiben.

Aufgaben & Verantwortlichkeiten:

• Entwurf und Bereitstellung anspruchsvoller agentischer Workflows unter Verwendung von Frameworks wie LangGraph, CrewAI oder AutoGen, um komplexe Aufgaben im klinischen Datenmanagement zu automatisieren.
• Aufbau von Kollaborationssystemen, in denen spezialisierte Agenten ( , Planner, Validator und Protocol Reviewer) End-to-End-Datenherausforderungen durch hochwertigen, testbaren Code und CI/CD-Pipelines lösen.
• Anwendung systematischer Prompt-Engineering-Techniken (einschließlich Chain-of-Thought, ReAct und Reflection), um hochpräzise Ergebnisse in einem klinischen Kontext zu gewährleisten.
• Bereitstellung von KI-Agenten in unserer Cloud-Umgebung (AWS) bei gleichzeitigem Aufbau und der Verbesserung skalierbarer Anwendungen, die wissenschaftliche Daten erfassen, bewegen und aufbereiten.
• Zusammenarbeit mit Data Integrity und Quality Teams, um sicherzustellen, dass alle agentischen Entscheidungen rückverfolgbar, reproduzierbar und vollständig konform mit regulatorischen Standards sind.
• Erstellung zuverlässiger „Human-in-the-loop“ (HITL) Workflows und Tool-Calling-Agenten zur Lösung komplexer, hochregulierter Datenherausforderungen.

Must Haves:

• 5+ Jahre Erfahrung und ein Bachelor- oder fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Machine Learning, Ingenieurwesen oder biomedizinischer Informatik, zusammen mit 8+ Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von AI/ML-Lösungen plus 3+ Jahre in Full-Stack Software- und Data Engineering
• Fundierte Kenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph, CrewAI, AutoGen oder LlamaIndex
• Solide Erfahrung mit modernem Data Engineering (SQL/NoSQL, APIs), Vektordatenbanken ( , Chroma, Pinecone) und der Optimierung von RAG-Pipelines
• Umfangreiche Erfahrung bei der Bereitstellung von KI-Systemen auf AWS, Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD-Pipelines, Git und Service Observability (Logging, Tracing, Metrics)
• Ein starkes Verständnis von Modellreproduzierbarkeit, Interpretierbarkeit und Best Practices der Validierung in hochregulierten Umgebungen
• Exzellente Problemlösungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verschiedenen globalen Stakeholdern klar zu erklären
• Fließendes Englisch

Nice to Have:

• Master oder PhD in Informatik, KI oder einem verwandten quantitativen Fachbereich
• Erfahrung in einer stark regulierten Branche wie Gesundheitswesen, FinTech oder Luftfahrt
• Verständnis / Nachweis der praktischen End-to-End-Implementierung von Sicherheitsframeworks in komplexen agentischen Workflows
• Verständnis von klinischen Studienlebenszyklen und Datenstandards
• Vertrautheit mit Monitoring-Tools für Systemleistung, Workflow-Analysen und MLOps/DevOps Best Practices
• Beiträge zu Open-Source-Agentic-Frameworks oder internen KI-Tools im Bereich Automatisierung oder Produktivität
• Erfahrung im Entwurf skalierbarer Lösungen in komplexen Umgebungen mit mehreren bestehenden Systemintegrationen
• Erfahrung mit anderen Programmiersprachen ( , C#, Java, JavaScript, R, RShiny) wird als Vorteil betrachtet
• Das Teilen Ihres GitHub-Accounts und das Vorzeigen relevanter Arbeiten wird als Vorteil betrachtet

Was Ihnen geboten wird:

• Eine Chance, in einem der weltweit wichtigsten pharmazeutischen Unternehmen zu arbeiten
• Moderner Campus mit viel Grünfläche und Meetingbereichen
• Zentrale Lage in Basel
• Abwechslungsreiches Jobprofil
• Weiterbildungsmöglichkeiten durch temptraining
• Arbeit in einem dynamischen und motivierten Team

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