Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von Machine Learning-Algorithmen zur Beschleunigung der Wirkstoffforschung.
- Unternehmen: Bayer, ein innovatives Unternehmen mit einer Vision für eine bessere Welt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und umfassende Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Inklusive Arbeitsumgebung mit Fokus auf persönliche Entwicklung und Diversität.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin und arbeite an bedeutenden globalen Herausforderungen.
- Qualifikationen: Promotion in einem relevanten Fachgebiet und Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 104300 - 126500 € pro Jahr.
Bei Bayer sind wir Visionär*innen und entschlossen, die größten Herausforderungen unseres Planeten zu überwinden und zu einer Welt beizutragen, in der genug Nahrung und ausreichende medizinische Versorgung für alle Menschen keine unerreichbaren Ziele mehr darstellen. Wir tun dies mit Energie, Neugier und purer Hingabe, lernen stets von den Menschen um uns herum, erweitern unsere Denkweise, verbessern unsere Fähigkeiten und definieren das „Unmögliche“ neu. Es gibt viele Gründe, sich uns anzuschließen: Wenn Du nach einer abwechslungsreichen und bedeutungsvollen beruflichen Zukunft strebst, in der Du gemeinsam mit anderen brillanten Köpfen wirklich etwas bewegen kannst, möchten wir Dich in unserem Team haben.
DEINE AUFGABEN UND VERANTWORTLICHKEITEN
- Du leitest die Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Machine Learning-Algorithmen und Workflows zur Charakterisierung und zum De-novo-Design von Biomolekülen zur Beschleunigung der Wirkstoffforschung.
- Du identifizierst Potenziale zur Beschleunigung laufender Wirkstoffforschungsprojekte durch den Einsatz interner und externer KI-Kompetenzen.
- Du kommunizierst, informierst und arbeitest mit einem breiten Spektrum von Stakeholdern (Chemiker*innen, Biolog*innen, Computer- und Datenwissenschaftler*innen, F&E-Führungskräfte, Konsortiumspartner*innen sowie der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft) zum Stand der Technik und Fortschritten zentraler interner Initiativen.
- Du verfolgst aktiv die neuesten Fortschritte in der computergestützten Modellierung von biomolekularen Strukturen sowie ihrer Physik, Wechselwirkungen und Funktionen.
WAS DICH AUSZEICHNET
- Du hast eine Promotion in computergestützter Chemie/Biologie, Chemie-/Bioinformatik, Chemie-/Biologie-/Molekulartechnik oder einem verwandten Fachgebiet an der Schnittstelle zwischen Biowissenschaften und Informatik.
- Du bringst mehrjährige einschlägige Berufserfahrung nach der Promotion mit, idealerweise in der Industrie gesammelt.
- Du hast sehr gute Kenntnisse modernster Machine Learning-Methoden zur Modellierung von Biomolekülen, z. B. Sequenz-zu-Funktion-Modelle, Protein-Sprachmodelle, Co-Folding, Inverse-Folding oder steuerbare generative Verfahren.
- Du überzeugst durch Erfahrung mit ML-basierten Workflows zur Charakterisierung biomolekularer Wechselwirkungen, der Bewertung der Drugability, des Kandidaten-Screenings sowie zum Design und zur Optimierung von Therapeutika und Verabreichungssystemen.
- Du hast Erfahrung in Verarbeitung, Integration und Analyse großer Datensätze in der Wirkstoffforschung, einschließlich Sequenz-, Omics-, biochemischer, biophysikalischer und strukturbiologischer Daten.
- Im Umgang mit modernen bioinformatischen Tools (z. B. MMseqs, Foldseek) fühlst du dich sicher.
- Du hast sehr gute Python-Kenntnisse, einschließlich wissenschaftlichem Stack (z. B. PyTorch, Pandas, scikit-learn) sowie Erfahrung in kollaborativer Softwareentwicklung nach bewährten Praktiken.
- Du verfügst über nachgewiesenes Engagement für wissenschaftliche Sorgfalt, belegbare wissenschaftliche Erfolge sowie ausgeprägte analytische Fähigkeiten und hohe Eigenmotivation.
- Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch runden dein Profil ab.
WAS WIR ANBIETEN
- Unser Leistungspaket ist flexibel, wertschätzend und auf deine Lebensweise zugeschnitten.
- Deine finanzielle Stabilität sichern wir durch ein attraktives Gehalt zwischen 104.300€ und 126.500€ pro Jahr (Vollzeit) zzgl. eines variablen Anteils.
- Ob hybride Arbeitsmodelle oder Teilzeit: Wann immer es möglich ist, geben wir dir die Flexibilität zu arbeiten wie, wo und wann es für dich am besten ist.
- Deine Familie hat erste Priorität: Wir bieten liebevolle Konzernkitas an vielen Standorten, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung, Freistellung für die Pflege von Familienmitgliedern, Ferienprogramme und vieles mehr.
- Deine Weiterentwicklung fördern wir durch Zugang zu Lern- und Entwicklungsmaßnahmen, Schulungen und Trainings der Bayer Learning Academy, Entwicklungsdialoge, sowie durch Coaching und Mentoringprogramme.
- Deine Gesundheit und einen selbstfürsorglichen Lebensstil unterstützen wir durch viele Maßnahmen, wie kostenlose HealthChecks beim Werksarzt und Gesundheitsseminare.
- Diversität feiern wir in einer inklusiven Arbeitsumgebung, in der du willkommen geheißen, unterstützt und ermutigt wirst, deine ganze Persönlichkeit einzubringen.
DEINE BEWERBUNG
Dies ist deine Chance, dich mit uns gemeinsam den größten globalen Herausforderungen unserer Zeit zu stellen: die Gesundheit der Menschen zu erhalten, die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren und den Klimawandel zu verlangsamen. Du hast eine Stimme, Ideen und Perspektiven, die wir hören möchten. Denn unser Erfolg beginnt mit dir. Sei dabei. Sei Bayer.
Bayer begrüßt Bewerbungen aller Menschen ungeachtet von ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, sozialer Herkunft, Behinderung, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Religion, Familienstand, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder einem anderen sachfremden Kriterium nach geltendem Recht. Wir bekennen uns zu dem Grundsatz, alle Bewerber*innen fair zu behandeln und Benachteiligungen zu vermeiden.
Standort: Berlin Division: Pharmaceuticals Referenzcode:865474
Machine Learning Scientist (alle Geschlechter) Arbeitgeber: Jobiqo
Bayer ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine inklusive und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Vielfalt gefeiert wird. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, attraktiven Gehältern und umfangreichen Weiterentwicklungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entfaltung seiner Mitarbeiter*innen. In Berlin gelegen, profitieren die Angestellten von einer dynamischen Stadt, die Innovation und Kreativität anregt, während sie an bedeutenden Projekten zur Verbesserung der globalen Gesundheit und Ernährung arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Scientist (alle Geschlechter) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeige dein Interesse an Machine Learning und der Wirkstoffforschung. Je mehr du dich vernetzt, desto mehr Türen öffnen sich für dich!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle gefunden hast, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Recruiter in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Projekte, an denen sie arbeiten, und zeige, dass du wirklich interessiert bist. Das kann einen großen Unterschied machen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit den neuesten Machine Learning-Methoden vertraut und übe, wie du deine Kenntnisse in praktischen Szenarien anwenden kannst. Sei bereit, deine Ansätze zur Problemlösung zu erklären und zeige, dass du die Herausforderungen in der Wirkstoffforschung verstehst.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über die Bayer-Website zu bewerben! Dort findest du alle aktuellen Stellenangebote und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Lass uns gemeinsam die Zukunft gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Scientist (alle Geschlechter) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns, warum du dich für die Position als Machine Learning Scientist interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und unvergesslich.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Kenntnisse in Machine Learning und Bioinformatik direkt auf die Aufgaben bei Bayer zutreffen. Wir wollen sehen, was du drauf hast!
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Bullet Points, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für den Job bist.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich über unsere offizielle Website zu bewerben! Dort findest du alle notwendigen Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobiqo vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmensvision
Mach dich mit der Vision und den Werten von Bayer vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten als Machine Learning Scientist dazu beitragen können, die Herausforderungen in der Wirkstoffforschung zu meistern. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Anforderungen verstehst, sondern auch die Mission des Unternehmens teilst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in Machine Learning und Bioinformatik demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und präzise zu erläutern, insbesondere wie du ML-Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt hast. Das zeigt, dass du praxisorientiert bist und echte Ergebnisse liefern kannst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Stakeholdern kommunizieren musst, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Kommunikationsfähigkeiten testen. Zeige, dass du in der Lage bist, interdisziplinär zu arbeiten und Informationen effektiv zu teilen.
✨Bleib auf dem neuesten Stand
Informiere dich über die neuesten Trends und Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Wirkstoffforschung. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie aktuelle Technologien und Methoden in deine Arbeit integriert werden können. Das zeigt dein Engagement für kontinuierliches Lernen und deine Fähigkeit, innovative Lösungen zu entwickeln.