Machine Learning Engineer, AI Enablement

In Roche puoi mostrarti per ciò che sei, accolto per le qualità uniche che porti con te. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e le connessioni autentiche, in un ambiente dove sei valorizzato, accettato e rispettato per chi sei, permettendoti di prosperare sia a livello personale che professionale. Questo è il modo in cui miriamo a prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso all'assistenza sanitaria oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta.

La Posizione
In Roche, facciamo progredire la scienza affinché tutti abbiamo più tempo da trascorrere con le persone che amiamo. Un futuro più sano. Per un mondo in cui tutti abbiano accesso all'assistenza sanitaria di cui hanno bisogno oggi e per le generazioni a venire. Per questo, crediamo che la prossima svolta in medicina sarà alimentata dall'intersezione tra ingegneria computazionale e biologia. Stiamo costruendo l'infrastruttura che trasforma l'AI da un concetto sperimentale in una utility affidabile e ad alto impatto per i nostri ricercatori.

I progressi nell'AI, nei dati e nelle scienze computazionali stanno trasformando la scoperta e lo sviluppo di farmaci. Le organizzazioni di Research and Early Development di Roche presso Genentech (gRED) e Pharma (pRED) hanno dimostrato come queste tecnologie accelerino la R&D, sfruttando i dati e nuovi modelli computazionali per guidare l'impatto. Il nuovo Computational Sciences Center of Excellence (CoE) è un gruppo strategico e unificato il cui obiettivo è sfruttare questo potere trasformativo dei dati e dell'AI per assistere gli scienziati nel fornire medicinali più innovativi e trasformativi per i pazienti in tutto il mondo.

All'interno del CoE, l'organizzazione Data and Digital Catalyst (DDC) guida la modernizzazione degli ecosistemi computazionali e dei dati e l'integrazione delle tecnologie digitali in tutto il settore Research & Early Development. Il gruppo AI Enablement Engineering si trova al centro di questa missione. Non stiamo solo addestrando modelli; stiamo costruendo sistemi scalabili, pipeline di dati e applicazioni intelligenti che permettono ai nostri scienziati di lavorare in modo più intelligente, non più duramente. Dall'ottimizzazione delle prestazioni del modello alla progettazione di flussi di lavoro agentici end-to-end, il nostro obiettivo è mettere potenti strumenti di AI direttamente nelle mani di coloro che guidano la scoperta di farmaci per alimentare la scienza basata sui dati e accelerare il processo decisionale.

Siamo un team cross-funzionale, orientato all'impatto, che valorizza la diversità cognitiva e l'eccellenza tecnica. Qui, collaborerai con biologi, scienziati computazionali, esperti di dati e ricercatori per progettare un futuro in cui l'AI/ML sia una componente essenziale di ogni scoperta scientifica. Se sei un ingegnere che ama risolvere problemi complessi, che esplora l'intero stack con curiosità e vuole costruire strumenti che cambino davvero la vita delle persone, vogliamo conoscerti.

L'Opportunità:
Come Machine Learning Engineer in AI Enablement, implementerai i sistemi che sbloccano il potenziale dei nostri dati scientifici, accelerando la scoperta di trattamenti che cambiano la vita. Non costruirai solo modelli; progetterai l'infrastruttura che rende l'AI una utility quotidiana per i ricercatori.

Collaborerai con un ecosistema diversificato di scienziati computazionali, esperti di ML, product leader e ingegneri DevOps per progettare e implementare sistemi backend e applicazioni robusti, scalabili e manutenibili. Avrai l'autonomia di gestire funzionalità end-to-end (dalla valutazione iniziale del modello al deployment in produzione) all'interno di un team che dà priorità al rigore tecnico, al mentoring e alla crescita collettiva. Cerchiamo ingegneri che considerino l'eccellenza ingegneristica e la collaborazione inclusiva e cross-funzionale come fondamentali per fornire soluzioni scientifiche ad alto impatto.

• Tradurre le esigenze scientifiche e commerciali in un design tecnico azionabile e nell'implementazione pratica di soluzioni di AI agentica. Per questo, scriverai, testerai e rilascerai codice di produzione di alta qualità e manutenibile, costruendo sistemi scalabili e pipeline di dati su base quotidiana.
• Contribuire in modo indipendente a progetti definiti scrivendo codice manutenibile e applicando le migliori pratiche di ingegneria del software (testing, CI/CD, documentazione) insieme a strumenti AI e metriche quantitative per valutare e scalare i sistemi ML.
• Contribuire alle decisioni architettoniche, alle code review e all'evoluzione dei nostri processi di sviluppo.
• Essere disposti ad abbracciare l'intero stack e contribuire dove necessario, anche al di fuori della propria area di competenza principale.
• Rimanere aggiornati sulle tecnologie emergenti e sulle migliori pratiche del settore e adottare una cultura di apprendimento continuo, collaborazione e curiosità.

Chi Sei:

• Sei un praticante del rigore tecnico: Possiedi un Master con 2+ anni di esperienza professionale o un PhD in Computer Science o un campo tecnico simile. Dai valore alle migliori pratiche di ingegneria, come il testing, il clean code e la documentazione, come fondamenta per sistemi scalabili e ad alto impatto.
• Copri l'intero stack: Sei a tuo agio nel lavorare attraverso l'intero ciclo di vita del ML, dall'ottimizzazione della GPU e delle prestazioni del modello ai sistemi backend e all'architettura cloud-native (ad es. Kubernetes, AWS) con una solida conoscenza della statistica e della teoria del ML, nonché di framework, librerie e toolset AI/ML.
• Dai valore all'ingegneria collaborativa: Consideri le code review e le decisioni architettoniche come spazi di crescita condivisa e insegnamento, non solo di validazione. Eccelli nel tradurre sfide tecniche complesse in obiettivi condivisi con partner diversi, dai ricercatori scientifici agli ingegneri DevOps.
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