Senior Technical Specialist

Senior Technical Specialist:- Produktentwicklung / Machine Learning / Biomedical Informatics / LLM / Gxp / LangGraph / CrewAI / AutoGen / SQL/NoSQL / APIs / AWS, Containerisierung / Docker / Kubernetes / CI/CD-Pipelines / Git / Englisch

Hintergrund:
Wir bringen die Wissenschaft voran, damit wir alle mehr Zeit mit den Menschen verbringen können, die wir lieben. In unserem Data Management Team, einer Kernfunktion von Product Development Data Sciences (PDD), werden Sie uns dabei helfen, die Branche in Bezug auf Geschwindigkeit, Qualität und Effizienz anzuführen. Durch den Beitritt zu uns treten Sie in ein innovatives Umfeld ein, in dem wir hochmoderne Tools, Automatisierungen und Technologien der nächsten Generation entwickeln, die die Erfassung und Bereitstellung klinischer Studiendaten optimieren und so die Freigabe lebensrettender Medikamente für Patienten weltweit beschleunigen.

Als Senior Technical Specialist mit Schwerpunkt auf Agentic AI werden Sie autonome KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme entwerfen und einsetzen, um die Verarbeitung klinischer Studiendaten zu transformieren. Sie schließen die Lücke zwischen modernster LLM-Orchestrierung und strengen pharmazeutischen Regulierungsstandards, indem Sie Systeme aufbauen, die die Bereinigung, Validierung und Analyse klinischer Daten automatisieren. Dies ist Ihre Chance, ein modernes, skalierbares Ökosystem zu gestalten, in dem Ihre Engineering-Lösungen direkt GxP-konforme, hochwirksame klinische Entscheidungen vorantreiben.

Der ideale Kandidat ist ein strategischer, zukunftsorientierter Ingenieur, der an der Schnittstelle von Full-Stack-Engineering, fortgeschrittener KI-Orchestrierung und realen wissenschaftlichen Auswirkungen aufblüht. Er genießt es, komplexe technische Herausforderungen zu lösen, legt Wert auf die Reproduzierbarkeit von Modellen und bringt eine klare, kollaborative Kommunikation in ein globales Team ein.

Aufgaben & Verantwortlichkeiten:

• Entwurf und Einsatz anspruchsvoller Agentic Workflows unter Verwendung von Frameworks wie LangGraph, CrewAI oder AutoGen, um komplexe Aufgaben im klinischen Datenmanagement zu automatisieren.
• Aufbau von Kollaborationssystemen, bei 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 garantieren.
• Einsatz von KI-Agenten in unserer Cloud-Umgebung (AWS) bei gleichzeitigem Aufbau und der Verbesserung skalierbarer Anwendungen, die wissenschaftliche Daten erfassen, bewegen und vorbereiten.
• Zusammenarbeit mit den Teams für Data Integrity und Quality, 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.

Muss-Kriterien:

• 5+ Jahre Erfahrung und ein Bachelor- oder fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Machine Learning, Engineering oder Biomedical Informatics, zusammen mit 8+ Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von AI/ML-Lösungen plus 3+ Jahre in Full-Stack-Software- und Data-Engineering
• Tiefe Fachkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph, CrewAI, AutoGen oder LlamaIndex
• Fundierte Erfahrung mit modernem Data Engineering (SQL/NoSQL, APIs), Vektordatenbanken ( , Chroma, Pinecone) und der Optimierung von RAG-Pipelines
• Starke Erfahrung beim Deployment von KI-Systemen auf AWS, Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD-Pipelines, Git und Service Observability (Logging, Tracing, Metriken)
• Ein tiefes Verständnis von Modell-Reproduzierbarkeit, 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

Nützliche Zusatzqualifikationen:

• Master oder PhD in Informatik, KI oder einem verwandten quantitativen Bereich
• Erfahrung in einer hochregulierten Branche wie Gesundheitswesen, FinTech oder Luft- und Raumfahrt
• Verständnis / Nachweis der praktischen End-to-End-Implementierung von Security-Frameworks in komplexen agentischen Workflows
• Verständnis von klinischen Studienlebenszyklen und Datenstandards
• Vertrautheit mit Monitoring-Tools für Systemleistung, Workflow-Analytik 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

Referenz Nr.: 925262
Rolle: Senior Technical Specialist
Industrie: Pharma
Location: Basel
Pensum: 100%
Start: ASAP(
Duration: 12++ months
Deadline: j4id10411308a j4it0939a j4iy26a