Sr. Scientist - Computational & Applied AI

Chez Roche, vous pouvez être vous-même, accueilli pour les qualités uniques que vous apportez. Notre culture encourage l'expression personnelle, le dialogue ouvert et les connexions authentiques, où vous êtes valorisé, accepté et respecté pour ce que vous êtes, vous permettant de vous épanouir tant sur le plan personnel que professionnel. C'est ainsi que nous visons à prévenir, arrêter et guérir les maladies et à garantir que chacun ait accès aux soins de santé aujourd'hui et pour les générations à venir. Rejoignez Roche, où chaque voix compte.

Le Poste
Les progrès de l'IA, des données et des sciences computationnelles transforment la découverte et le développement de médicaments. Les organisations de recherche et de développement précoce de Roche (gRED et pRED) ont démontré comment ces technologies accélèrent la R&D, en exploitant les données et de nouveaux modèles computationnels pour générer un impact. Le partage fluide des données et l'accès aux modèles entre gRED et pRED sont essentiels pour maximiser ces opportunités. Le nouveau Computational Sciences Center of Excellence (CS-CoE) est un groupe stratégique et unifié dont le but est de maîtriser ce pouvoir transformateur des données et de l'intelligence artificielle (IA) pour aider nos scientifiques, tant dans pRED que dans gRED, à fournir des médicaments plus innovants et transformateurs pour les patients du monde entier.

Au sein de ce centre d'excellence nouvellement établi, nos activités opèrent à travers un continuum distinct d'innovation et d'explicabilité. L'équipe Computational Biology and Medicine constitue le maillon final vital de ce continuum. Axée sur nos livrables pour le portefeuille, nous faisons le pont entre les modèles algorithmiques avancés et la validation mécaniste profonde pour transformer les hypothèses pilotées par l'IA en cibles thérapeutiques validées et approfondir notre compréhension de la biologie des maladies et de nos patients.

L'Opportunité
Le Senior Computational and Applied AI Scientist au sein de l'équipe Computational Biology and Medicine est responsable du développement et du déploiement de cadres d'IA translationnelle et appliquée pour accélérer nos portefeuilles Immunology et Cardiovascular, Renal, and Metabolism (CVRM). Opérant à l'étape finale de l'exécution translationnelle pour la Discovery et le Early Development, vous vous concentrerez sur le dépassement de la pure corrélation statistique vers une compréhension mécaniste au niveau systémique de la maladie et de la biologie de la cible. Ce poste offre une trajectoire de développement professionnel alignée sur l'excellence scientifique et les cadres modernes de productivité d'entreprise, garantissant que nos pipelines computationnels optimisent directement le débit de la R&D et compressent les cycles de découverte.

Travailler de manière transversale entre les départements pour co-développer et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique avancés axés sur des méthodes d'IA explicables et causales (telles que les modèles causaux, la régression symbolique et l'inférence contre-factuelle) pour cartographier les voies de la maladie et débloquer une véritable validation mécaniste des cibles.
Adapter et affiner les modèles de fondation biologique de pointe pour prédire de nouvelles cibles thérapeutiques dans les maladies immunitaires complexes et la CVRM.
Combler le fossé translationnel en mettant en œuvre l'adaptation de domaine adversaire et des algorithmes de traduction inter-espèces pour aligner dynamiquement les phénotypes des modèles animaux avec les endotypes des patients humains.
Exploiter les données multi-omiques au niveau du patient, les profils spatiaux et les ensembles de données cliniques du monde réel pour identifier des endotypes de maladies distincts, définissant des critères de sélection mécanistes des patients qui permettent aux scientifiques cliniques de stratifier les populations de répondeurs par rapport aux non-répondeurs.
Construire des représentations dynamiques et des modèles informés par la physique (par exemple, Neural ODEs, PINNs) pour capturer la cinétique physiologique, la progression temporelle de la maladie et les "jumeaux numériques" des patients entièrement in silico.
Appliquer des approches d'apprentissage profond basées sur les graphes, construire et interroger des graphes de connaissances biologiques à grande échelle pour capturer les interactions au niveau systémique à travers les réseaux complexes de remodelage tissulaire et d'auto-inflammation.
Ancrer l'étape finale du continuum organisationnel, en traduisant les innovations algorithmiques et les cadres "ML-ready" directement en livrables de portefeuille à haute valeur ajoutée.
Collaborer de manière interfonctionnelle avec des scientifiques cliniques, des experts en biologie des maladies en laboratoire humide (wet-lab), des biostatisticiens et des ingénieurs d'entreprise à travers pRED et gRED pour convertir des questions thérapeutiques ambiguës en pipelines computationnels concrets.
S'assurer que la provenance et l'explicabilité sont des caractéristiques intégrantes de la transmission de vos analyses aux parties prenantes.

Qui vous êtes
Vous détenez un doctorat (de préférence) ou un MSc en biologie computationnelle, informatique, apprentissage automatique, bioinformatique, biologie des systèmes, intelligence artificielle ou dans un domaine hautement quantitatif.
Vous apportez 3+ ans (Senior Scientist) ou 6+ ans (Principal Scientist) d'expérience postdoctorale ou dans l'industrie biopharmaceutique à fournir des solutions d'IA appliquée et de science des données dans un cadre de découverte de médicaments.
Vous possédez une expérience pratique de l'application de kits d'outils d'inférence causale, de réseaux de neurones sur graphes ou de modèles génératifs à des données biomédicales de haute dimension (single-cell, omics spatiales ou ensembles de données d'essais cliniques).
Vous possédez une expérience dans l'adaptation de modèles de fondatio