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 – robusten, leistungsstarken 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 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-Workloads 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 usw.); 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 im Design, in der Entwicklung und Bereitstellung kommerzieller cloud-nativer Software und Infrastruktur.
• Erfahrung im Aufbau und in 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.
• Fachwissen in der Leistungsoptimierung, Kostenoptimierung und effizienten Verwaltung von Rechenressourcen in Cloud-Umgebungen.
• Beiträge zu relevanten Open-Source-Projekten.
• Kenntnisse oder Interesse an Krankheitsbiologie, Molekularbiologie und Medizin.
• Erfahrung mit biomedizinischen Daten (z. B. Genomik, Transkriptomik, Proteomik, elektronische Gesundheitsakten, klinische Bilder).

Bitte beachten Sie, dass diese Stellenbeschreibung nach Schließung der Anzeige nicht mehr verfügbar sein wird. Wenn Sie sich für diese Rolle bewerben, verwenden Sie bitte das 'Anschreiben' der Online-Bewerbung oder Ihren Lebenslauf, um zu beschreiben, wie Sie die Kompetenzen für diese Rolle erfüllen, wie oben in den Anforderungen beschrieben. Die Informationen, die Sie in Ihrem Anschreiben und Lebenslauf bereitgestellt haben, werden verwendet, um Ihre Bewerbung zu bewerten.

Während des Bewerbungsprozesses werden Sie gebeten, freiwillige Informationen bereitzustellen, die zur Überwachung der Wirksamkeit unserer Gleichstellungs- und Diversitätspolitik verwendet werden. Ihre Informationen werden vertraulich behandelt und nicht im Auswahlprozess verwendet.

Wenn Sie eine angemessene Anpassung des Bewerbungs-/Auswahlprozesses benötigen, um Ihre Fähigkeit zur Erfüllung der Anforderungen der Stelle zu demonstrieren, kontaktieren Sie uns bitte unter 0808 234 4391. Dies hilft uns zu verstehen, welche Änderungen wir vornehmen müssen, um Sie während unseres Auswahlprozesses zu unterstützen.