Senior, AI Engineer - (Imaging)

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 qui vous êtes, vous permettant de vous épanouir tant personnellement que professionnellement. 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
En tant qu'ingénieur en machine learning axé sur l'imagerie au sein de l'équipe AI Enablement, vous travaillerez en étroite collaboration avec des personnes couvrant tout le spectre, des scientifiques computationnels, biologistes, chercheurs de paillasse, experts en AI/ML, chefs de produit, ingénieurs logiciels et tous les autres. Votre travail aidera à faire le pont entre l'intuition scientifique et l'analyse quantitative, permettra une analyse phénotypique plus riche et fournira de nouvelles capacités multimodales sur des ensembles de données à grande échelle et à la pointe de la technologie. Vous construirez, gérerez et améliorerez constamment des systèmes d'AI/ML et de vision par ordinateur évolutifs qui débloquent le potentiel de nos diverses données d'imagerie scientifique (par exemple, microscopie, pathologie numérique, imagerie biomédicale, etc.), accélérant la découverte et le développement de traitements changeant la vie des patients.

L'Opportunité
Concevoir, développer et tester des applications web scientifiques d'AI/ML et des pipelines backend robustes, évolutifs et maintenables, adaptés au traitement et à la visualisation de données d'imagerie scientifique à haut débit.
Construire, évaluer et affiner des modèles de vision par ordinateur et de deep learning de pointe (par exemple, segmentation cellulaire, classification cellulaire, profilage phénotypique, segmentation tissulaire, extraction de caractéristiques et recalage d'images) appliqués à des modalités d'imagerie biologique et clinique.
Construire des outils pour évaluer les performances des modèles d'AI/ML et de vision, établir des ensembles de données de référence et quantifier la qualité, la robustesse et la dérive des modèles au fil du temps.
Développer et maintenir des infrastructures cloud et des pipelines de données évolutifs pour la collecte, la structuration, le stockage et l'accès à des ensembles de données d'imagerie multidimensionnels à grande échelle (par exemple, OME-TIFF, Zarr, HDF5).
Contribuer aux décisions architecturales, aux revues de code et à l'évolution des processus d'ingénierie et de MLOps pour les modèles de vision par ordinateur.
Rester à jour avec les technologies émergentes de vision par ordinateur et les meilleures pratiques de l'industrie tout en promouvant une culture d'apprentissage continu, de collaboration et de curiosité.

Qui Vous Êtes
PhD, Master avec 3-5 ans, ou Bachelor avec 4-7 ans d'expérience avec un diplôme en informatique, ingénierie biomédicale, génie électrique, biologie computationnelle ou un domaine technique connexe axé sur l'ingénierie du machine learning et la vision par ordinateur.
Forte maîtrise des frameworks AI/ML et des bibliothèques de vision par ordinateur (par exemple, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, MONAI, Scikit-Image, torchvision, Napari ou Bio-Formats).
Expertise approfondie des algorithmes de vision par ordinateur (par exemple, CNNs, Vision Transformers, UNet, SAM/Segment Anything, Cellpose).
Connaissances expertes de la théorie du machine learning, des fondamentaux du traitement d'images, de la détection d'objets, de la segmentation d'instances et de l'analyse d'images quantitative.
Expérience démontrée de travail avec des données d'imagerie scientifique de haute dimension (par exemple, microscopie à fluorescence/champ clair, images de lames entières de pathologie numérique, criblage à haut contenu, imagerie multiplexée, etc.).
Expérience avec Kubernetes, les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL, le stockage objet et les architectures cloud-native dans les clouds publics (idéalement AWS).
Excellentes compétences en communication et capacité à établir des partenariats de confiance avec des collaborateurs scientifiques, des analystes d'images biologiques et des équipes interfonctionnelles.
Expérience avec la fusion de données multi-modales (combinaison de l'imagerie scientifique avec la génomique, la transcriptomique ou les données cliniques tabulaires) ou dans un environnement de recherche pharma/biotech.
Expérience avec l'automatisation des flux de travail, la GenAI, les Vision-Language Models et/ou les agents AI.

Qui nous sommes
Avenir plus sain nous pousse à innover. Ensemble, plus de 100-000 employés à travers le monde se consacrent à faire progresser la science, garantissant que chacun ait accès aux soins de santé aujourd'hui et pour les générations à venir. Nos efforts se traduisent par plus de 26 millions de personnes traitées avec nos médicaments et plus de 30 milliards de tests effectués à l'aide de nos produits Diagnostics. Nous nous encourageons mutuellement à explorer de nouvelles possibilités, à favoriser la créativité et à maintenir nos ambitions élevées, afin de pouvoir fournir des solutions de santé qui changent la vie et ont un impact mondial.
Construisons ensemble un avenir plus sain. Roche est un employeur garantissant l'égalité des chances.