Senior Computational & Applied AI Scientist (Real-World Data))

Bei Roche können Sie so auftreten, wie Sie sind, und für die einzigartigen Qualitäten geschätzt werden, die Sie mitbringen. Unsere Kultur fördert persönlichen Ausdruck, offenen Dialog und echte Verbindungen, in denen 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 verhindern, stoppen und heilen und sicherstellen, dass jeder Zugang zur Gesundheitsversorgung hat – heute und für kommende Generationen. Schließen Sie sich Roche an, wo jede Stimme zählt.

Die Position
Eine gesündere Zukunft. Das ist es, was uns antreibt, innovativ zu sein. Die Wissenschaft kontinuierlich voranzutreiben und sicherzustellen, dass jeder Zugang zu der Gesundheitsversorgung hat, die er heute und für kommende Generationen benötigt. Eine Welt zu schaffen, in der wir alle mehr Zeit mit den Menschen haben, die wir lieben. Das ist es, was uns zu Roche macht.

In den Organisationen Research and Early Development von Roche entwickeln wir transformative Medikamente für Patienten, um einige der schwierigsten ungedeckten medizinischen Bedürfnisse der Welt anzugehen. Wir sind vereint durch unsere Mission, Wissenschaft in Medikamente zu verwandeln. Gemeinsam schaffen wir eine Kultur, die durch Neugier, Verantwortung und Demut definiert ist, in der unsere talentierten Mitarbeiter befähigt und inspiriert werden, mit hoher Geschwindigkeit außergewöhnliche, lebensverändernde Innovationen voranzubringen.

Das Computational Sciences Centre of Excellence ist eine globale Organisation, die es den Forschungs- und frühen Entwicklungsabteilungen von Roche (pRED und gRED) ermöglicht, datengesteuerter, digital versierter und besser auf die Herausforderungen der Zukunft vorbereitet zu sein. Innerhalb des Computational Sciences Centre of Excellence konzentriert sich Computational Medicine auf die Entwicklung und Anwendung innovativer Datenanalyselösungen zur Unterstützung der klinischen Entwicklung, zur Vertiefung unseres Verständnisses von Krankheiten, des Krankheitsverlaufs und der Reaktion einzelner Patienten auf die Behandlung, indem wir Zugang zu den weltweit größten Pharma-F&E-Datensätzen haben. In Partnerschaft mit unseren Wissenschaftlern in pRED und gRED entwickeln wir bessere Medikamente, indem wir jeden Teil der F&E durch unsere datengesteuerte Kultur verstärken.

Die Chance
Diese Position wird fortschrittliche Real-World-Data (RWD) Science mit generativer KI, KI-Agenten und agentischen Workflows kombinieren, um neue Analysekapazitäten für die Arzneimittelentwicklung zu entwickeln. Sie werden eine wichtige wissenschaftliche und technische Rolle innerhalb des Real World Data Insights Teams in Computational Medicine spielen.

Sie werden hochwirksame RWD-Analysen unter Verwendung von Daten wie elektronischen Gesundheitsakten (EHR), Abrechnungsdaten (Claims), Registern und verknüpften klinischen oder molekularen Datensätzen entwerfen und durchführen, um Erkenntnisse über Krankheiten, Patientenpopulationen, Biomarker und Behandlungsergebnisse zu gewinnen.

Parallel dazu werden Sie KI-gestützte Werkzeuge und agentische Workflows entwerfen und aufbauen, die die Art und Weise, wie RWD-Analysen durchgeführt werden, transformieren. Dies umfasst die Entwicklung wiederverwendbarer Analysekomponenten, die Ermöglichung der Interaktion von Modellen und Agenten mit Daten und Werkzeugen, die Automatisierung von Teilen wissenschaftlicher Workflows und die Schaffung skalierbarer Lösungen, die in Projekten und Teams übernommen werden können.

Die Rolle befindet sich an der Schnittstelle von RWD-Science, Data Science, KI und Software Engineering. Sie werden eng mit Wissenschaftlern, Data Engineers und Computational-Experten zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass sowohl die analytischen Methoden als auch die KI-gestützten Lösungen wissenschaftlich robust, technisch fundiert und in der Praxis nützlich sind.

Als Teil der Abteilung Computational Biology and Medicine werden Sie zu breiteren wissenschaftlichen und technischen Initiativen beitragen und helfen, neue Arbeitsweisen mit komplexen Gesundheitsdaten durch KI-gestützte Ansätze zu gestalten.

• Entwurf und Durchführung von Analysen von realen Gesundheitsdaten zur Unterstützung biologischer, translationaler und klinischer Fragestellungen.
• Entwurf, Aufbau und Evaluierung von agentischen Workflows, die es Modellen ermöglichen, Werkzeuge zu nutzen, auf Daten zuzugreifen, analytische Aufgaben auszuführen und die wissenschaftliche Entscheidungsfindung zu unterstützen, während wissenschaftliche Strenge, Rückverfolgbarkeit und menschliche Aufsicht gewahrt bleiben.
• Anwendung von Machine Learning, Large Language Models, Retrieval- und Tool-augmentierten Ansätzen sowie anderen modernen KI-Methoden auf Gesundheits- und biomedizinische Daten.
• Integration von RWD mit klinischen, biomarkerbezogenen, genomischen oder anderen molekularen Daten, um tiefere Einblicke in Krankheiten und Patientenverläufe zu gewinnen.
• Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen, klinischen, Daten- und Engineering-Teams, um analytische Anforderungen in zweckmäßige wissenschaftliche und technische Lösungen zu übersetzen.

Wer Sie sind

• Ein PhD in Epidemiologie, Biostatistik, Data Science, Bioinformatik, Informatik, Computational Biology oder einem verwandten quantitativen Bereich, mit mehr als 2 Jahren relevanter Berufserfahrung in der pharmazeutischen oder biotechnologischen F&E, Arzneimittelentwicklung oder einem eng verwandten Umfeld.
• Hands-on-Erfahrung in der Arbeit mit realen Gesundheitsdaten wie EHR, Claims, Registern oder verknüpften klinischen Datensätzen, mit einem starken Verständnis von Datenqualität, Bias, Einschränkungen und zweckmäßiger Verwendung.
• Erfahrung in der Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden auf Gesundheits-, biomedizinische oder Life-Science-Daten, mit der Fähigkeit, methodische Annahmen, Leistung und Einschränkungen zu bewerten.
• Starkes wisse