Technical Lead – Large Molecule AI Systems

Über Apheris

Bei Apheris bauen wir die Zukunft, wie KI in der pharmazeutischen F&E angewendet wird. Wir ermöglichen führenden Pharma-Teams, Medikamente schneller zu entdecken und zu entwickeln. Wir hosten die größten föderierten Datennetzwerke der Branche für KI zur Arzneimittelentdeckung, die Co-Folding, ADMET und Antikörper-Entwicklungsfähigkeit umfassen. In diesen Netzwerken werden Modelle auf proprietären Branchendatensätzen trainiert, um eine höhere Leistung und breitere Anwendbarkeit zu erreichen, während die Datenkontrolle und das geistige Eigentum geschützt bleiben. Wir liefern diese überlegenen Modelle durch Anwendungen zur Arzneimittelentdeckung, die es Teams ermöglichen, sie in großem Maßstab auszuführen, weiter anzupassen und in bestehende F&E-Workflows zu integrieren.

AI Structural Biology (AISB) Netzwerk: Pharmaunternehmen arbeiten im Bereich Co-Folding, strukturbasierte Bindungsaffinitätsvorhersagen und Antikörperdesign zusammen.

ADMET Netzwerk: Pharma- und Biotech-Unternehmen arbeiten zusammen, um die Vorhersage von Eigenschaften kleiner Moleküle zu verbessern und auf weitere Arzneimittelmodalitäten auszudehnen.

Antikörper-Entwicklungsfähigkeitsnetzwerk: Pharma-Partner arbeiten zusammen, um historische und speziell entwickelte Datensätze zur Antikörper-Entwicklungsfähigkeit für sicheres ML-Training zu föderieren, ohne dass Daten die Umgebung jedes Partners verlassen.

Über die Rolle

Wir suchen einen technischen Leiter, der die Lieferung unserer großen Molekül-KI-Modellprogramme verantwortet. Dies ist eine praktische Führungsrolle an der Schnittstelle von Fundamentalmustern, struktureller Biologie, Proteinengineering und föderiertem Lernen. Sie werden Teams leiten, die groß angelegte ML-Systeme für Antikörpermodellierung, Co-Folding, Vorhersage der Entwicklungsfähigkeit und Entdeckung von Biologika aufbauen und operationalisieren. Sie werden ehrgeizige wissenschaftliche Ziele in zuverlässige Modellsysteme umsetzen, die bewertet, veröffentlicht und in realen Arbeitsabläufen zur Arzneimittelentdeckung verwendet werden können.

Was Sie tun werden

• Leiten Sie Teams beim Aufbau und der Lieferung föderierter großer Molekül-KI-Systeme, wobei Sie hands-on in der Antikörpermodellierung, Co-Folding, Binder-Vorhersage und Entwicklungsfähigkeit tätig sind.
• Erstellen und implementieren Sie ML-Anwendungen großer biomolekularer Fundamentalmuster wie OpenFold, Boltz-2 und ESM.
• Verantworten Sie die Lieferung dieser gegen zugesagte Meilensteine und stellen Sie sicher, dass qualitativ hochwertige Modellveröffentlichungen pünktlich versendet werden.
• Übersetzen Sie mehrdeutige wissenschaftliche und technische Ziele in klare Pläne, Prioritäten, Arbeitsströme und Entscheidungen.
• Leiten Sie Bewertungsentscheidungen und bauen Sie darauf auf, um Ergebnis-Pakete an externe Stakeholder zu liefern.
• Identifizieren Sie frühzeitig Risiken, Blockaden, Fehler, Zeitplanänderungen und technische Abwägungen mit klaren Empfehlungen.
• Stimmen Sie die Konsortialmitglieder auf Ziele, Bewertungskriterien, Datenanforderungen, Zeitpläne und Lieferungserwartungen ab.
• Arbeiten Sie mit Produkt, Engineering, Forschung und Führung zusammen, um sicherzustellen, dass die Anwendungsanforderungen den Modellfahrplan prägen.

Was wir von Ihnen erwarten

• Sie haben einen PhD, MSc oder gleichwertige Erfahrung in einem relevanten Bereich sowie 5+ Jahre Erfahrung in der Anwendung von ML auf komplexe wissenschaftliche oder biologische Probleme, idealerweise in der strukturellen Biologie, Antikörperengineering, Entdeckung von Biologika, Vorhersage der Entwicklungsfähigkeit, Binder-Vorhersage oder Proteindesign.
• Sie haben praktische Erfahrung mit modernen ML-Systemen in Python und PyTorch und haben mit oder an großangelegten Modellen wie OpenFold, AlphaFold, Boltz, ESM oder ähnlichem gearbeitet.
• Sie haben Erfahrung mit MLOps oder ML-Infrastruktur, insbesondere mit Kubernetes-basierten Trainings-, Bewertungs- oder Bereitstellungs-Workflows.
• Sie können Erfolgskriterien definieren, die Modellqualität validieren und sicherstellen, dass ML-Veröffentlichungen robust genug für den Einsatz in der realen Welt sind.
• Sie haben die Lieferung komplexer ML-Projekte geleitet, einschließlich der Festlegung technischer Richtungen, des Managements von Risiken und Abhängigkeiten sowie der Steuerung von Teams zu hochwertigen Veröffentlichungen.
• Sie sind damit vertraut, als Spieler-Coach zu agieren: Ingenieure und ML-Wissenschaftler zu betreuen, während Sie direkt zu Modellierung, Experimentierung oder Architektur beitragen, wenn dies erforderlich ist.
• Sie können effektiv mit Produkt, Forschung, Führung, Kunden und wissenschaftlichen Stakeholdern zusammenarbeiten, um mehrdeutige Anforderungen in klare technische Pläne umzuwandeln.

Schön zu haben

• Sie haben Erfahrung mit föderiertem Lernen, datenschutzfreundlichem ML, verteiltem Training oder anderen Multi-Party-Trainingsumgebungen.
• Sie haben an der Lieferung produktionsreifer Modelle in regulierten, unternehmerischen, pharmazeutischen, biotechnologischen oder anderen hochvertrauenswürdigen Umgebungen gearbeitet.
• Sie haben eine Publikationshistorie in erstklassigen ML-, computergestützten Biologie- oder strukturellen Biologie-Veranstaltungen wie NeurIPS, ICML, ICLR, ISMB, RECOMB oder ähnlichem.

Was wir Ihnen bieten

• Branchenübliche Vergütung, einschließlich virtueller Aktienoptionen in der Frühphase.
• Remote-first-Arbeit – arbeiten Sie dort, wo Sie am besten arbeiten.
• Wohlfühlbudget, Unterstützung für psychische Gesundheit, Budget für das Arbeiten von zu Hause aus, Co-Working-Stipendium und Lernbudget.
• Großzügiger Urlaubsanspruch.
• Bürotage in unserem Berliner Hauptsitz oder an einem anderen europäischen Standort (3x pro Jahr).
• Ein hochqualifiziertes, umsetzungsorientiertes Team mit Erfahrung aus führenden Organisationen.