Internship - Building an LLM-Based Assistant for Target Safety Assessments for 12 months
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Internship - Building an LLM-Based Assistant for Target Safety Assessments for 12 months

Internship - Building an LLM-Based Assistant for Target Safety Assessments for 12 months

Basel Pflichtpraktikum Kein Home Office möglich
F. Hoffmann-La Roche AG

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle einen KI-gestĂĽtzten Chatbot fĂĽr Sicherheitsbewertungen in der Biowissenschaft.
  • Arbeitgeber: Roche ist ein globales Unternehmen, das sich fĂĽr innovative Gesundheitslösungen einsetzt.
  • Mitarbeitervorteile: Erhalte wertvolle Einblicke, arbeite mit Experten und nutze moderne Technologien.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung und arbeite in einem dynamischen Team.
  • GewĂĽnschte Qualifikationen: Studium in Informatik, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen erforderlich.
  • Andere Informationen: Das Praktikum dauert 12 Monate und beginnt im Oktober 2025.

At Roche you can show up as yourself, embraced for the unique qualities you bring. Our culture encourages personal expression, open dialogue, and genuine connections, where you are valued, accepted and respected for who you are, allowing you to thrive both personally and professionally. This is how we aim to prevent, stop and cure diseases and ensure everyone has access to healthcare today and for generations to come. Join Roche, where every voice matters. The Position At Roche, Target Safety Assessments (TSAs) play a central role in early safety de-risking and translational decision-making. Over the yrs, Roche has generated a wealth of rich, expert-curated TSA documents—covering preclinical and clinical safety data, target biology, and risk mitigation strategies. However, accessing this information efficiently remains a challenge. This internship focuses on operationalizing a natural language chat interface for historical TSA documents, enabling toxicologists and project teams to query past assessments and extract relevant insights instantly. An NLP-based vectorization and agentic RAG pipeline has already been established internally. Your task will be to apply and refine this pipeline to process Roche proprietary TSA content and to develop a chatbot interface that provides semantically relevant, traceable answers to user queries. Join the Prediction Modelling team to collaborate with top experts, utilize cutting-edge bioinformatics and biostatistics tools, and gain invaluable toxicological insights in a dynamic scientific environment! The opportunity – Document Preparation & Vectorization: Apply the established Roche pipeline for document parsing,chunking, embedding, and indexing of historical TSA reports. Validate and troubleshoot document preprocessing (PDF/Word formats, metadata cleanup, section parsing). – Chatbot Development: Build or customize an interactive chat interface (e.g. using Streamlit, Gradio). Create rapid prototypes and production-ready tools. Ensure context retention, source traceability, and robust handling of safety-specific questions. – User-Centered Design: Work with toxicologists to understand key question types and develop sample QA templates (e.g., “What are the known liabilities of target X?” or “What safety concerns were reported for compound Y?”). – Evaluation & Optimization: Test the chatbot using both synthetic and real-world queries from safety scientists. Tune the embedding space, chunking strategies, and LLM prompts for toxicology relevance and performance. – Documentation & Knowledge Transfer: Prepare internal guides for deployment and future scalability. Present progress to relevant stakeholders (Translational Safety, Clinical Safety, Data & Analytics). Who You Are Enrolled in a Master’s/ PhD’s or final-year Bachelor’s program in computer science, data science, bioinformatics, or related fields – Strong experience with PyTorch, Hugging Face Transformers , and familiarity with LLM application frameworks such as LangGraph, Haystack, or LlamaIndex – Basic knowledge of LLM serving, and familiarity with LLM serving tools such as vLLM and SGLang – Working knowledge of embeddings, vector databases (e.g., FAISS, Chroma), and RAG concepts – Experience in implementing multi-agent systems by designing their core architecture and components from scratch, independent of pre-existing agentic frameworks – Basic knowledge of frontend and backend and interest in applied AI/NLP in the life sciences domain Non-EU/EFTA citizens must enclose a confirmation from the university that a compulsory internship is part of the training with their application documents. Start: October 2025 Duration: 12 Months Workload: 100% Who we are A healthier future drives us to innovate. Together, more than 100’000 employees across the globe are dedicated to advance science, ensuring everyone has access to healthcare today and for generations to come. Our efforts result in more than 26 million people treated with our medicines and over 30 billion tests conducted using our Diagnostics products. We empower each other to explore new possibilities, foster creativity, and keep our ambitions high, so we can deliver life-changing healthcare solutions that make a global impact. Let’s build a healthier future, together. Roche is an Equal Opportunity Employer.

Internship - Building an LLM-Based Assistant for Target Safety Assessments for 12 months Arbeitgeber: F. Hoffmann-La Roche AG

Roche ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und unterstützende Arbeitskultur fördert, in der individuelle Stärken geschätzt werden. Als Praktikant im Bereich Target Safety Assessments haben Sie die Möglichkeit, mit führenden Experten zusammenzuarbeiten und innovative Technologien im Bereich Bioinformatik und Biostatistik zu nutzen, während Sie wertvolle Einblicke in die Toxikologie gewinnen. Darüber hinaus bietet Roche zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen, wissenschaftlichen Umfeld.
F. Hoffmann-La Roche AG

Kontaktperson:

F. Hoffmann-La Roche AG HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Internship - Building an LLM-Based Assistant for Target Safety Assessments for 12 months

✨Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Branche, die möglicherweise Kontakte zu Roche haben. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.

✨Tip Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Projekte und Entwicklungen bei Roche, insbesondere im Bereich der Ziel-Sicherheitsbewertungen. Zeige in Gesprächen, dass du ein echtes Interesse an den Herausforderungen und Zielen des Unternehmens hast.

✨Tip Nummer 3

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in PyTorch, Hugging Face Transformers und LLM-Anwendungsframeworks vertiefst. Praktische Übungen und Projekte können dir helfen, dein Wissen zu festigen und zu demonstrieren.

✨Tip Nummer 4

Zeige deine Leidenschaft für angewandte KI und NLP im Bereich der Lebenswissenschaften. Diskutiere in Gesprächen, wie du innovative Lösungen entwickeln würdest, um die Herausforderungen bei der Verarbeitung von TSA-Dokumenten zu meistern.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Internship - Building an LLM-Based Assistant for Target Safety Assessments for 12 months

Kenntnisse in PyTorch
Erfahrung mit Hugging Face Transformers
Vertrautheit mit LLM-Anwendungsframeworks wie LangGraph, Haystack oder LlamaIndex
Grundkenntnisse im LLM-Serving und mit Tools wie vLLM und SGLang
Kenntnisse ĂĽber Embeddings und Vektordatenbanken (z.B. FAISS, Chroma)
Verständnis von RAG-Konzepten
Erfahrung in der Implementierung von Multi-Agenten-Systemen
Grundkenntnisse in Frontend- und Backend-Entwicklung
Interesse an angewandter KI/NLP im Bereich Lebenswissenschaften
Fähigkeit zur Dokumentation und Wissensweitergabe
Erfahrung in der Benutzerzentrierten Gestaltung
Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Experten aus dem Bereich Toxikologie

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die Roche für das Praktikum sucht. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Dokumente vorbereiten: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, einschlieĂźlich deines Lebenslaufs, eines Motivationsschreibens und relevanter Zeugnisse. Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar strukturiert ist und deine Erfahrungen im Bereich Computerwissenschaften, Datenwissenschaft oder Bioinformatik hervorhebt.

Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für dieses Praktikum interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Anforderungen der Position passen. Betone deine Kenntnisse in PyTorch, Hugging Face Transformers und anderen relevanten Technologien.

Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständige Bewerbung über die StudySmarter-Website ein. Überprüfe vor dem Absenden, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei F. Hoffmann-La Roche AG vorbereitest

✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Informiere dich grĂĽndlich ĂĽber Roche und die spezifische Rolle, fĂĽr die du dich bewirbst. Verstehe die Bedeutung der Target Safety Assessments und wie dein Beitrag zur Verbesserung der Sicherheitsbewertung von Medikamenten beitragen kann.

✨Bereite technische Fragen vor

Da die Position technisches Wissen erfordert, sei bereit, Fragen zu PyTorch, Hugging Face Transformers und anderen relevanten Technologien zu beantworten. Übe, wie du deine Erfahrungen mit diesen Tools klar und präzise darstellst.

✨Zeige Interesse an User-Centered Design

Da die Entwicklung eines Chatbots im Mittelpunkt steht, solltest du Beispiele für User-Centered Design in deinen bisherigen Projekten anführen. Diskutiere, wie du mit Nutzern zusammengearbeitet hast, um deren Bedürfnisse zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.

✨Frage nach den nächsten Schritten

Am Ende des Interviews ist es wichtig, Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess oder wie das Team die Fortschritte bei der Entwicklung des Chatbots bewertet. Das zeigt dein Engagement und deine Vorfreude auf die Möglichkeit.

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