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Data Science & AI Innovation Postdoctoral Fellow in Machine Learning for Chemical Synthesis and Reactivity Prediction

Novartis Pharma AG

Tipo di contratto
Tempo pieno
Luogo
Basel
Prima pubblicazione
Candidati ora

Job ID

REQ-10082641

Sep 16, 2026

Switzerland

Summary ###

Questa borsa di studio post-dottorato offre un'opportunità unica per far avanzare l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning per la sintesi chimica e la previsione della reattività nella scoperta di farmaci. Il candidato selezionato svilupperà e applicherà modelli predittivi all'avanguardia utilizzando dataset di reazioni su larga scala per migliorare il processo decisionale chimico, l'ottimizzazione delle reazioni e la progettazione molecolare, collaborando al contempo con esperti in data science, chimica computazionale, chimica medicinale e tecnologia di sintesi. Il progetto mira ad accelerare il ciclo Design-Make-Test-Analyze e a contribuire ad approcci di prossima generazione basati sull'IA per la scoperta di nuovi medicinali.

Location: Basel, Switzerland
Duration: 3 years
Program start date: latest November 15, 2026
Application deadline: September 23, 2026 EOB

About the Role ###

Si prega di notare che questa posizione sarà pubblicizzata solo per un periodo limitato, con una scadenza per le candidature il 23 settembre EOB. Incoraggiamo i candidati interessati a presentare la propria candidatura il prima possibile. La data di inizio più tardiva per il programma è il 15 novembre 2026.

Siamo entusiasti di invitare le candidature per il Novartis Biomedical Research Postdoctoral Fellowship Program; un'opportunità di formazione unica progettata per scienziati eccezionali all'inizio della carriera, desiderosi di affrontare alcune delle sfide più impegnative nella ricerca biomedica e nella scoperta di farmaci.

In qualità di Postdoctoral Research Fellow, ti unirai a Global Discovery Chemistry a Basel e perseguirai un progetto di ricerca innovativo all'avanguardia nella scienza biomedica e nella scoperta di farmaci. Lavorerai fianco a fianco con scienziati leader in un ambiente altamente collaborativo e multidisciplinare, acquisendo al contempo esposizione all'ecosistema più ampio che traduce la scoperta scientifica in medicinali.

I nostri borsisti sono incoraggiati a porre domande scientifiche audaci, applicare tecnologie all'avanguardia e sviluppare approcci che hanno il potenziale di trasformare la cura del paziente.

Research Opportunity

Unisciti a un progetto di ricerca interdisciplinare all'intersezione tra intelligenza artificiale, machine learning e chimica sintetica. Questa borsa di studio mira a sviluppare approcci di machine learning di prossima generazione che prevedano gli esiti delle reazioni chimiche, le condizioni di reazione e la reattività molecolare utilizzando dataset di reazioni proprietari e pubblici su larga scala. Sfruttando oltre due decenni di conoscenza delle reazioni generate all'interno di Novartis, il borsista indagherà come i moderni metodi di IA, inclusi i graph neural networks, le architetture transformer e i foundation models, possano migliorare l'efficienza e il tasso di successo della sintesi chimica.

Il progetto si concentrerà sulla costruzione di modelli predittivi che aiutino i chimici a progettare percorsi sintetici più efficienti, identificare le condizioni di reazione ottimali ed espandere l'accesso a diversi spazi chimici. Il borsista collaborerà strettamente con esperti in data science, chimica computazionale, chimica medicinale e tecnologia di sintesi, con opportunità di integrare modelli di chimica predittiva in flussi di lavoro di IA generativa e piattaforme emergenti di automazione di laboratorio. Si prevede che la ricerca porti a pubblicazioni ad alto impatto e contribuisca ad accelerare il ciclo Design-Make-Test-Analyze nei progetti attivi di scoperta di farmaci.

Why Join the Program?

Il Novartis Biomedical Research Postdoctoral Fellowship Program è progettato per sviluppare la prossima generazione di leader scientifici, alimentando il futuro della medicina, attraverso una ricerca rigorosa e esperienze di apprendimento immersive, come l'implementazione di strumenti di IA nella ricerca biomedica.

I Postdoctoral Research Fellows beneficiano di:

  • Guida da parte di leader scientifici affermati ed esperti del settore
  • Accesso a tecnologie avanzate, piattaforme e capacità di ricerca
  • Collaborazione tra discipline e confini organizzativi
  • Una comunità globale e diversificata di borsisti post-dottorato
  • Programmazione dedicata progettata per aiutare i borsisti a prosperare durante la loro carriera.
  • Opportunità di apprendimento esperienziale personalizzato attraverso un Postdoc Practicum che permette ai borsisti di esplorare nuovi domini scientifici, costruire competenze cross-funzionali ed espandere il proprio impatto oltre il progetto di ricerca principale.
  • Opportunità di presentare ricerche, pubblicare su riviste leader e costruire una rete scientifica internazionale

Stiamo entrando in una nuova era di scoperte nella ricerca biomedica attraverso la convergenza di biologia, tecnologia e strumenti di intelligenza artificiale, e i borsisti sono inoltre supportati nell'impegno verso questi approcci emergenti. Si tratta di una posizione di formazione a tempo pieno della durata di fino a tre anni.

Reimagining Medicine Together

In Novartis, il nostro scopo è reimmaginare la medicina per migliorare ed estendere la vita delle persone. Attraverso questo programma, crescerai come scienziato e futuro leader contribuendo a scoperte che potranno, in ultima analisi, beneficiare i pazienti di tutto il mondo.

Key Responsibilities

  • Analizzare dataset di reazioni chimiche su larga scala da fonti proprietarie e pubbliche per identificare tendenze, opportunità e sfide nella sintesi chimica.
  • Sviluppare, implementare e valutare modelli di machine learning per prevedere il successo della reazione, le condizioni di reazione, la resa, la regioselettività e la reattività molecolare.
  • Effettuare il benchmark di approcci IA all'avanguardia, inclusi graph neural networks, transformer models e foundation models, rispetto a compiti rilevanti di previsione della sintesi.
  • Inv

Tradotto automaticamente dall’originale.

Pubblicato 6 giorni fa

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