Machine Learning Engineer, AI Enablement

Diese Rolle baut skalierbare AI/ML-Infrastruktur, Data Pipelines und agentische Anwendungen, die Wissenschaftler in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung unterstützen.

Aufgaben

• Übersetzung wissenschaftlicher und geschäftlicher Anforderungen in das technische Design und die Implementierung von agentischen AI-Lösungen
• Schreiben, Testen und Ausliefern von wartbarem Produktionscode sowie Aufbau von skalierbaren Systemen und Data Pipelines
• Anwendung von Software-Engineering-Best-Practices wie Testing, CI/CD und Dokumentation
• Evaluierung und Skalierung von ML-Systemen unter Verwendung quantitativer Metriken und AI-Tooling
• Mitwirkung an Architektur-Entscheidungen, Code-Reviews und der Weiterentwicklung von Entwicklungsprozessen
• Arbeiten über den Stack hinaus über das Kerngebiet der Expertise hinaus, wenn erforderlich

Profil

• Master-Abschluss mit 2+ Jahren Berufserfahrung oder ein PhD in Informatik oder einem ähnlichen technischen Bereich
• Erfahrung über den gesamten ML-Lifecycle: GPU-Optimierung, Modellperformance, Backend-Systeme, Cloud-native Architektur
• Fundierte Kenntnisse in Statistik, ML-Theorie und AI/ML-Frameworks, Bibliotheken und Toolsets
• Erfahrung mit Software-Engineering-Best-Practices: Testing, Clean Code, Dokumentation
• Starke Kommunikationsfähigkeiten gegenüber technischen und nicht-technischen Zielgruppen
• Bereitschaft, ca. 3 Tage pro Woche vor Ort zu arbeiten

Angebot

• Vor-Ort-Arbeit ca. 3 Tage pro Woche
• 3–6 Monate Interim, danach eine Festanstellung

Unternehmen

Pharmazeutische Forschung

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