AIML Engineer, AI for Science

Um unser Team AI for Science (AI4S) zu stärken, suchen wir AI/ML Engineers mit nachweislicher Erfahrung in der Entwicklung und Validierung von Machine Learning-Modellen für reale wissenschaftliche Probleme. Sie werden die Entwicklung von KI-Modellen und agentischen Systemen vorantreiben – Forschung, Design, Implementierung und Bereitstellung von Lösungen für eine Vielzahl wissenschaftlicher Aufgaben, einschließlich offener Forschungsfragen, unter Nutzung von Hochleistungsrechnern und den umfangreichen biomedizinischen Datenquellen, die bei GSK verfügbar sind.

Teamkultur

Das AI4S-Team basiert auf den Prinzipien von Eigenverantwortung, Verantwortlichkeit, kontinuierlicher Entwicklung und Zusammenarbeit. Wir stellen langfristig ein und sind motiviert, dies zu einem großartigen Arbeitsplatz zu machen. Unsere Führungskräfte setzen sich von Anfang an für Ihre Karriere und Entwicklung ein. Wir ermutigen ausdrücklich Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichen und unterrepräsentierten Hintergründen und Perspektiven.

In dieser Rolle werden Sie:

• KI/ML-gesteuerte Lösungen über den gesamten Lebenszyklus der Modellentwicklung entwerfen und implementieren.
• State-of-the-Art-Machine Learning-Modelle und agentische Systeme entwickeln, um eine Vielzahl wissenschaftlicher Aufgaben zu lösen.
• Robusten, getesteten und leistungsstarken Code in einer agilen Umgebung liefern.
• Mit Experten aus Biologie, Medizin und Experimentation zusammenarbeiten, um eine optimale Datensammlung und -verarbeitung für Machine Learning-Modelle sicherzustellen.

Qualifikationen & Fähigkeiten

• Abschluss (Bachelor, Master oder Doktorat) in einem quantitativen oder ingenieurtechnischen Fachgebiet (Informatik, computergestützte Biologie, Bioinformatik, Ingenieurwesen usw.); ODER gleichwertige Berufserfahrung in der Bereitstellung von State-of-the-Art AI/ML-Lösungen.
• Erfahrung mit mindestens einem großen Deep Learning-Framework (PyTorch, JAX, TensorFlow).
• Vertrautheit mit der Literatur im Bereich Machine Learning und modernen Ansätzen.
• Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung robuster Softwarelösungen, einschließlich nachgewiesener fortgeschrittener Programmierkenntnisse in Python.
• Erfahrung in Softwareengineering und Best Practices im Bereich Machine Learning, einschließlich Versionskontrolle, kontinuierlicher Integration (CI) und kontinuierlicher Entwicklung (CD), Containerisierung und Shell-Scripting.
• Fließend in Englisch.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung in Design, Entwicklung und Bereitstellung kommerzieller AI/ML-Software.
• Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) und agentischer KI (z.B. Werkzeugnutzung, Multi-Agenten-Orchestrierung, Bereitstellung und Bewertung).
• Beiträge zu relevanten Open-Source-Projekten.
• Relevante wissenschaftliche Veröffentlichungen in AI/ML (z.B. NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI), computergestützter Biologie oder Bioinformatik.
• Kenntnisse oder Interesse an Krankheitsbiologie, Molekularbiologie und Medizin.
• Erfahrung mit biomedizinischen Daten (z.B. Genomik, Transkriptomik, Proteomik, elektronische Gesundheitsakten, klinische Bilder).

Bewerbungsschluss Donnerstag, 26. Februar 2026 (COB)

Warum GSK? GSK ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Dies stellt sicher, dass alle qualifizierten Bewerber unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geschlechtsidentität und sexueller Orientierung), Elternstatus, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, genetischen Informationen (einschließlich familiärer Krankengeschichte), Militärdienst oder aus anderen Gründen, die nach Bundes-, Landes- oder lokaler Gesetzgebung verboten sind, gleich behandelt werden.

Wichtiger Hinweis für Personalvermittlungsunternehmen/Agenturen GSK akzeptiert keine Empfehlungen von Personalvermittlungsunternehmen und/oder Personalagenturen in Bezug auf die auf dieser Seite veröffentlichten Stellenangebote. Alle Personalvermittlungsunternehmen/-agenturen müssen die kommerzielle und allgemeine Beschaffungs-/Personalabteilung von GSK kontaktieren, um vor der Empfehlung von Kandidaten an GSK eine schriftliche Genehmigung einzuholen.