Post Doctorate Scientist

Chez Roche, vous pouvez être vous-même, apprécié 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 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
Le groupe ML for Biosystems Engineering dirigé par Jonas Fleck à l'Institute of Human Biology (IHB) à Basel, Suisse, recherche un chercheur postdoctoral pour développer des méthodes d'apprentissage automatique pour le phénotypage d'organoïdes et le criblage à haut débit. Rejoignez-nous pour développer des méthodes computationnelles de nouvelle génération pour la découverte de médicaments avec des systèmes de modèles humains complexes.

L'Opportunité
Vous dirigerez un projet de recherche développant des méthodes computationnelles pour relever des défis importants dans l'ingénierie des organoïdes et la découverte de médicaments. En travaillant dans un environnement hautement collaboratif avec des scientifiques computationnels et expérimentaux exceptionnels, vous développerez des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique de pointe pour aborder des questions complexes en biologie humaine et en maladie.

Vous aurez la chance de travailler avec des ensembles de données riches et à haut contenu provenant de systèmes de modèles humains complexes, tels que des expériences de perturbation à grande échelle avec des lectures multimodales. En collaboration avec des scientifiques expérimentaux à l'IHB, vous aurez également l'opportunité de façonner les expériences futures, vous permettant de développer des méthodes avec un impact translationnel direct.

Les domaines de recherche possibles peuvent inclure :

• L'inférence causale et la découverte de mécanismes à partir d'expériences de perturbation
• La modélisation prédictive et l'analyse pour le criblage à haut débit
• Les méthodes computationnelles pour la comparaison quantitative de profils spatiaux, génomiques et d'autres profils moléculaires de modèles d'organoïdes avec des données de patients.

Votre travail connectera l'innovation computationnelle aux applications expérimentales, contribuant au développement de systèmes de modèles humains de nouvelle génération pour la découverte de médicaments. Vous publierez vos recherches, contribuerez avec des outils open-source à la communauté scientifique élargie et découvrirez la découverte et le développement de médicaments tout en renforçant votre indépendance scientifique en tant que chercheur computationnel.

Qui vous êtes :

• PhD en biologie computationnelle, informatique, apprentissage automatique, bioinformatique ou domaines techniques connexes.
• Antécédents de conduite de recherches indépendantes percutantes, démontrés par des publications, des prépublications ou des contributions substantielles à des logiciels de recherche.
• Solide expérience de recherche dans les méthodes statistiques ou d'apprentissage automatique, idéalement appliquées à la génomique ou à d'autres données biologiques de haute dimension.
• Maîtrise de Python et expérience avec les frameworks modernes de ML et de calcul scientifique tels que JAX, PyTorch ou TensorFlow.
• Pratiques solides de programmation scientifique et d'ingénierie logicielle, incluant le contrôle de version, les tests, les flux de travail de recherche reproductibles et les outils de développement agentic.
• Créativité, curiosité scientifique et enthousiasme pour le développement de méthodes computationnelles qui répondent à des problèmes complexes de la recherche biomédicale.
• Capacité et motivation à travailler étroitement avec des scientifiques expérimentaux et à contribuer à des projets collaboratifs et interdisciplinaires.

Atouts :

• Expérience de l'application de l'apprentissage automatique aux données biomédicales, incluant la génomique, l'imagerie, les données spatiales ou multimodales.
• Expérience avec les expériences de perturbation, l'inférence causale, le criblage à haut débit ou la modélisation prédictive.
• Contributions à des logiciels open-source ou à des outils de calcul scientifique.
• Expérience de travail étroit avec des collaborateurs expérimentaux.

Détails techniques :
Pour être considéré, votre candidature doit comprendre un CV (incluant une liste de publications pertinentes) et une lettre de motivation décrivant vos intérêts de recherche.

A propos de l'Institute of Human Biology (IHB) & Basel :
L'Institute of Human Biology (IHB) est un centre de recherche à Basel, Suisse, dédié à l'ingénierie de systèmes de modèles humains avancés pour la découverte de médicaments, le développement et la médecine de précision. L'IHB favorise un environnement interdisciplinaire faisant le pont entre la recherche académique et pharmaceutique, connectant biologistes, ingénieurs et data scientists. Il entretient des liens étroits avec l'organisation Pharmaceutical Research and Early Development (pRED) de Roche et Genentech (gRED), et collabore avec des institutions académiques de premier plan incluant l'ETH Zürich, l'University of Basel, et l'EPFL, ainsi qu'à l'échelle mondiale. Basel est un hub international pour la recherche et l'innovation, cultivant des environnements de formation via des institutions comme l'University of Basel et le Department of Biosystems Sciences and Engineering de l'ETH Zürich, créant un melting-pot de développement de recherche et de commercialisation.

Nous attendons votre candidature avec impatience !

Qui nous sommes
Un 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 eff