Principal Scientist Computational Chemistry

Wir suchen einen erfahrenen und selbstmotivierten Principal Scientist mit außergewöhnlichen zwischenmenschlichen und problemlösenden Fähigkeiten, um unser Team zu verstärken. Bei Apheris betreiben wir föderierte Datennetzwerke in den Lebenswissenschaften, um das Datenengpassproblem beim Training hochleistungsfähiger ML-Modelle anzugehen. Öffentlich verfügbare molekulare Datensätze sind unzureichend, um qualitativ hochwertige ML-Modelle zu trainieren, die den Anforderungen der Branche entsprechen. Unser Produkt hostet Netzwerke, in denen Biopharma-Organisationen gemeinsam qualitativ hochwertigere Modelle auf ihren kombinierten Daten trainieren. Unsere föderierte Recheninfrastruktur mit integrierten Governance- und Datenschutzkontrollen stellt sicher, dass Daten-IP und Eigentum immer bei den Datenverwaltern bleiben.

Wir konzentrieren uns auf zwei Schlüsselplattformen: eine rund um Proteinstruktur- und Bindungsprognosen und eine rund um ADMET-Prognosen. Wir suchen einen Principal Scientist, der die wissenschaftliche Richtung und Ausführung unseres ADMET-Netzwerks leitet. Diese hochwirksame Rolle zielt darauf ab, die Zusammenarbeit in der Pharmaindustrie zu transformieren und die Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen, was letztendlich das Leben von Patienten weltweit verbessert. Sie werden wissenschaftliche Interaktionen mit pharmazeutischen Partnern leiten und eng mit unserer Führungsebene an der wissenschaftlichen Strategie arbeiten. Diese Rolle umfasst die Entwicklung, Anwendung und Weiterentwicklung modernster Deep-Learning-Modelle. Sie werden als wissenschaftliche Autorität für Datenpipelines, Harmonisierung und experimentelles Design fungieren und Ingenieure und Forscher betreuen.

Ein tiefes Verständnis für Arzneimittelentdeckung, ADMET, Pharmakokinetik und Toxizität ist unerlässlich, ebenso wie die Fähigkeit, komplexe Konzepte an externe Interessengruppen zu kommunizieren. Während sich diese Rolle auf ADMET konzentriert, sind zukünftige Netzwerke in der Arzneimittelentdeckung geplant, die einen breiteren wissenschaftlichen Einfluss bieten.

Was Sie tun werden:

• Die wissenschaftliche Herangehensweise zur Entwicklung und Bewertung modernster ADMET-Modelle auf verteilten, externen Daten vorantreiben.
• Strategische Entscheidungen zur Datenstrategie, zum experimentellen Design und zur Benchmarking beeinflussen.
• Wissenschaftliche Bemühungen für unser ADMET-Netzwerk leiten, Datenvorverarbeitung, -auswahl, -harmonisierung und -benchmarking-Strategien definieren und Teammitglieder betreuen.
• Zu Veröffentlichungen oder Open-Source-Projekten beitragen, wo relevant.
• Experimentelle Methoden für die Bewertung von ADMET-Vorhersagemodellen entwerfen.
• Ein technisches Verständnis des Apheris-Produkts im Zusammenhang mit ADMET-Anwendungsfällen entwickeln, experimentelle Methoden besitzen und Fahrpläne und Pläne erstellen.
• Datenvorbereitungsmaßnahmen im Bereich ADMET leiten und messbare Verbesserungen in der Modellleistung und -auswirkung demonstrieren.

Sie sollten sich bewerben, wenn:

• Sie erfolgreich modernste Machine-Learning-Modelle in der Arzneimittelentdeckung eingesetzt haben.
• Sie Expertenwissen über Modelle wie MD, FEP, ADMET, Multitask-Learning und GNN-Ansätze besitzen.
• Sie hochgradig kooperativ und ein effektiver Kommunikator sind.
• Sie organisiert sind und über starke Zeitmanagementfähigkeiten verfügen.
• Sie proaktiv, motiviert sind und eine Kultur der Innovation und Inklusion fördern.
• Sie einen PhD in computergestützter Chemie, Cheminformatik, computergestützter Biologie oder Bioinformatik haben, mit mindestens 5 Jahren relevanter Erfahrung.
• Sie strategische wissenschaftliche Initiativen in der Arzneimittelentdeckung geleitet haben und Erfahrung in der Umsetzung ehrgeiziger Modellierungspläne besitzen.
• Sie Expertenwissen über ADMET-Modelle und deren Rolle in der Arzneimittelentdeckung besitzen, mit umfassender Erfahrung in Daten- und Assay-Protokollen.
• Sie starke Fähigkeiten in Machine Learning, wissenschaftlichem Rechnen, Datenanalyse und Cloud-Computing haben.

Bonuspunkte, wenn:

• Sie ADMET-ML-Modelle mit Architekturen wie GNNs oder Transformers erstellt oder trainiert haben.
• Sie Erfahrung mit föderiertem Lernen, datenschutzfreundlichem ML oder sicherem Modelltraining haben.
• Sie in erstklassigen ML- oder Biologiezeitschriften/-konferenzen veröffentlicht haben.
• Sie Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Konsortien und der Abstimmung mit externen Interessengruppen haben.
• Sie zu Open-Source-ML- oder Cheminformatik-Tools beigetragen haben.

Was wir Ihnen bieten:

• Wettbewerbsfähige Vergütung, einschließlich virtueller Aktienoptionen in der Frühphase.
• Remote-first Arbeitsumgebung.
• Leistungen wie Wohlfühlbudgets, Unterstützung der psychischen Gesundheit, Co-Working-Stipendien und Lernbudgets.
• Team-Mittagessen und soziale Veranstaltungen.
• Großzügiger Urlaubsanspruch.
• Vierteljährliche Treffen in unserem Berliner Hauptsitz oder anderswo in Europa.
• Ein diverses, mission-driven Team, das sich verpflichtet hat, KI für das Gute zu nutzen.
• Chancen für persönliches und berufliches Wachstum sowie die Gestaltung Ihrer Rolle.

Über Apheris:

Apheris ermöglicht föderierte Datennetzwerke in den Lebenswissenschaften und überwindet Datensilos aufgrund von IP- und Datenschutzbedenken. Unser Produkt ermöglicht es Organisationen, qualitativ hochwertige Modelle auf gemeinsamen Daten zu trainieren, wobei der Schwerpunkt auf struktureller Biologie und ADMET liegt.

Logistik:

Unser Interviewprozess umfasst drei Phasen:

• Erstgespräch: Ein Videoanruf, um Passung, Fähigkeiten und Fragen zu erkunden.
• Tiefenanalyse: Eine Bewertung durch einen Fachexperten zu relevanten Fähigkeiten und Szenarien.
• Abschlussinterview: Bis zu drei Stunden mit unseren Gründern, um über die Unternehmenskultur zu sprechen und zukünftige Kollegen kennenzulernen.