AIML Software Engineer, AI for Science

Bei GSK arbeiten wir aktiv daran, eine Zukunft zu schaffen, in der modernste Software, Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) es uns ermöglichen, neue Therapien und personalisierte Medikamente zu entwickeln, die bessere Ergebnisse für Patienten bei reduzierten Kosten und weniger Nebenwirkungen erzielen. Diese ehrgeizige Mission erfordert skalierbare, cloud-native Lösungen an der Spitze der Softwaretechnik, Cloud-Infrastruktur, effizientem Rechnen, Maschinellem Lernen und KI.

Um unser Team AI for Science (AI4S) zu stärken, suchen wir Software-Ingenieure mit nachweislicher Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer, datengestützter Softwarelösungen. Sie werden die Entwicklung skalierbarer Cloud-Infrastrukturen und effizienter Rechenlösungen vorantreiben, um großangelegte KI-Modelle und agentische Systeme zu unterstützen – robust, leistungsstarke Software zu erstellen, die wissenschaftliche Forschung mit modernen Cloud-Technologien und den umfangreichen biomedizinischen Datenquellen von GSK ermöglicht.

Die Kultur des Teams AI4S 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:

• Skalierbare Infrastruktur und Softwarelösungen entwerfen und implementieren, um großangelegte KI-Modelle und agentische Systeme über den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus hinweg zu unterstützen.
• Komplexe Pipelines für maschinelles Lernen und tiefes Lernen entwerfen und implementieren, die große Datenmengen mit optimaler Ressourcennutzung verarbeiten können.
• Cloud-native Architekturen entwickeln und pflegen, die nahtlose Bereitstellung und Skalierung von KI/ML-Arbeitslasten ermöglichen.
• Robusten, getesteten und leistungsstarken Code in einer agilen Umgebung liefern.
• Mit KI/ML-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Fachexperten zusammenarbeiten, um geeignete Infrastrukturen und Datenpipelines für innovative wissenschaftliche Projekte sicherzustellen.

Qualifikationen & Fähigkeiten:

Wir suchen Fachleute mit diesen erforderlichen Fähigkeiten:

• Ein Abschluss in einem quantitativen oder ingenieurtechnischen Fachgebiet (z.B. Informatik, computergestützte Biologie, Bioinformatik, Ingenieurwesen) oder gleichwertige Berufserfahrung als professioneller Software-Ingenieur.
• Nachgewiesene fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und in der Entwicklung und Bereitstellung robuster, skalierbarer Softwarelösungen.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und cloud-nativen Architekturen.
• Leidenschaft für Softwaredesign und Engagement für die Entwicklung wiederverwendbarer, skalierbarer und testbarer Softwarekomponenten.
• Grundlegendes Verständnis eines wichtigen Frameworks für tiefes Lernen (PyTorch, JAX, TensorFlow).
• Kenntnisse in Befehlszeilentools und Shell-Skripting.
• Kenntnisse der besten Praktiken in der Softwareentwicklung, einschließlich kontinuierlicher Integration (CI) und kontinuierlicher Bereitstellung (CD), Containerisierung und Infrastruktur als Code.
• Starke Problemlösungs- und Debugging-Fähigkeiten sowie Erfahrung in Clusterumgebungen oder cloudbasierten Umgebungen.
• Fließende Englischkenntnisse.

Bevorzugte Qualifikationen & Fähigkeiten:

Wenn Sie die folgenden Eigenschaften haben, wäre das von Vorteil:

• Vertrautheit mit den Prinzipien des maschinellen Lernens und modernen Modellierungsansätzen.
• Erfahrung in der Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung kommerzieller cloud-nativer Software und Infrastruktur.
• Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung großangelegter KI-Modelle und agentischer Systeme in Produktionsumgebungen.
• Erfahrung in der Architektur, Entwicklung und Bereitstellung verteilter Trainingspipelines für große Modelle mit PyTorch oder TensorFlow.
• Expertise in Leistungsoptimierung, Kostenoptimierung und effizientem Ressourcenmanagement in Cloud-Umgebungen.
• Beiträge zu relevanten Open-Source-Projekten.
• Kenntnisse oder Interesse an Krankheitsbiologie, Molekularbiologie und Medizin.
• Erfahrung im Umgang mit biomedizinischen Daten (z.B. Genomik, Transkriptomik, Proteomik, elektronische Gesundheitsakten, klinische Bilder).

Schlussdatum für Bewerbungen: Donnerstag, 26. Februar 2026 (COB)

Bitte nehmen Sie eine Kopie der Stellenbeschreibung, da diese nach Schließung der Anzeige nicht mehr verfügbar sein wird.

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 einem anderen Grund, der nach Bundes-, Landes- oder lokaler Gesetzgebung verboten ist, gleich behandelt werden.