Senior Expert / Senior Principal PKS Data Scientist & Scientific Software Engineer (Dual level [...]

Der Senior Data Scientist & Scientific Software Engineer wird dem Modeling & Simulation Data Science Team innerhalb der Translational Medicine Unit beitreten, um datengestützte Arzneimittelentdeckung voranzutreiben. Die Rolle konzentriert sich darauf, großangelegte ADME-, PK- und verwandte experimentelle Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse durch fortgeschrittene Analytik, maschinelles Lernen und robuste Softwareentwicklung zu transformieren.

Diese Position wird die Entwicklung skalierbarer analytischer Anwendungen, wiederverwendbarer computergestützter Workflows und entscheidungsunterstützender in silico-Lösungen vorantreiben, die die Optimierung von Leitstrukturen beschleunigen und die wissenschaftliche Entscheidungsfindung stärken.

Über die Rolle: Täglich werden über 200 experimentelle Datensätze im Bereich der Pharmakokinetischen Wissenschaften (PKS) bei Novartis Biomedical Research generiert. Diese Rolle steht im Mittelpunkt der Bemühungen, den Wert dieser Daten für die Entscheidungsfindung zu erschließen und die Zukunft der Medizin durch fortschrittliche Datenwissenschaft zu gestalten.

Als Associate Director Data Scientist & Scientific Software Engineer werden Sie dem Modeling & Simulation Data Science Team in der Translational Medicine Unit beitreten und an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und Arzneimittelentdeckung arbeiten. Sie werden maschinelles Lernen, Statistik und moderne Softwareentwicklungsmethoden anwenden, um ADME- und PK-Daten zu nutzen, Struktur-Eigenschafts-Beziehungen aufzudecken und wissenschaftliche sowie geschäftliche Bedürfnisse in skalierbare, strategisch ausgerichtete Lösungen zu übersetzen.

Sie werden eng mit den Data & Digital- und PKS-Teams (nass- und trockenlabortechnisch) zusammenarbeiten, um Möglichkeiten zu identifizieren, bei denen Daten, Anwendungen und in silico-Methoden die Entscheidungsqualität, Effizienz und den wissenschaftlichen Einfluss erheblich verbessern können. Neben der praktischen technischen Umsetzung werden Sie helfen, passgenaue Lösungen zu gestalten und zu fördern, die robust, wiederverwendbar und wartbar in einer Produktionsumgebung sind.

Diese Rolle ist ideal für einen wissenschaftlich fundierten Datenführer, der starke analytische Fähigkeiten mit praktischer Softwareengineering-Expertise kombiniert und motiviert ist, messbare Auswirkungen auf die Arzneimittelentdeckung durch hochwertige Datenprodukte, maschinelles Lernen und rechnerische Innovationen zu liefern.

• Als Schlüsselvertreter des Modeling & Simulation Data Science in Entdeckungs- und Leitoptimierungsprogrammen fungieren und wissenschaftliche sowie strategische Beiträge zu Projektbesprechungen und -entscheidungen leisten.
• Mit Data & Digital und PKS nass- und trockenlabortechnischen Teams zusammenarbeiten, um Prioritätslücken zu identifizieren, geschäftliche Bedürfnisse zu klären und diese in hochwirksame analytische und rechnergestützte Lösungen zu übersetzen.
• Skalierbare Anwendungen, Workflows und Datenpipelines entwerfen, erstellen und warten, die wissenschaftliche Analysen und Entscheidungen über Projekte und Modalitäten hinweg unterstützen.
• Maschinenlern- und statistische Modelle entwickeln, evaluieren und implementieren, um Beziehungen zwischen chemischen Strukturen und molekularen oder pharmakokinetischen Eigenschaften aufzudecken.
• Datenanalyse, Visualisierung und explorative Analyse anwenden, um Erkenntnisse aus komplexen experimentellen Datensätzen abzuleiten und Ergebnisse klar an verschiedene Interessengruppen zu kommunizieren.
• Projekt- oder modalitätsspezifische in silico-Modelle und Datenstrategien erstellen und implementieren, die Entscheidungen zur Fortschreibung von Verbindungen beschleunigen und optimieren.
• Produktionsqualitätscode schreiben, der starken Softwareentwicklungspraktiken folgt, einschließlich Versionskontrolle, Tests, Dokumentation und Wartbarkeitsstandards.
• Leiten oder zu funktionsübergreifenden Initiativen beitragen, die Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und Laborteams umfassen, um die Lieferung passgenauer Lösungen sicherzustellen.
• Die Einführung und effektive Nutzung interner Tools, Anwendungen und Methoden der Datenwissenschaft fördern, um die Auswirkungen in der Translational Medicine und PKS zu maximieren.
• Aktuell bleiben mit Fortschritten in AI/ML, Statistik und rechnerischen Methoden, die für ADME, PK/PD und Arzneimittelentdeckung relevant sind, und helfen, geeignete Innovationen in die Praxis umzusetzen.

• Fortgeschrittene Abschlüsse in einem relevanten wissenschaftlichen oder quantitativen Bereich wie Cheminformatik, Bioinformatik, biomedizinische Ingenieurwissenschaften, computergestützte Biologie, computergestützte Chemie, Datenwissenschaft, AI/ML in den Lebenswissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet.
• PhD mit über 5 Jahren oder MSc mit über 8 Jahren relevanter Berufserfahrung in der Anwendung von Datenwissenschaft in der Arzneimittelentdeckung, translationaler Forschung oder verwandten wissenschaftlichen Umgebungen.
• Starke Expertise in maschinellem Lernen, Statistik und reproduzierbaren Datenwissenschafts-Workflows, mit nachgewiesener Fähigkeit, diese auf reale wissenschaftliche Probleme anzuwenden.
• Kenntnisse in Python und/oder R, mit soliden Softwareentwicklungspraktiken, einschließlich Versionskontrolle, Tests, Dokumentation und Standards für produktionsrelevanten Code.
• Erfahrung in der Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung robuster analytischer Anwendungen, computergestützter Workflows oder Systeme für maschinelles Lernen in kollaborativen Umgebungen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, in multidisziplinären Teams zu arbeiten und komplexe analytische Konzepte in klare, umsetzbare Erkenntnisse für Wissenschaftler und Interessengruppen zu übersetzen.
• Starke Kommunikations-, Kollaborations- und Führungsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, Entscheidungen in funktionsübergreifenden Umgebungen zu beeinflussen.
• Gutes Verständnis der Prozesse der Arzneimittelentdeckung, insbesondere in Bezug auf ADME, Pharmakokinetik, Pharmakodynamik oder verwandte transnationale Datenbereiche.

• Erfahrung mit PK-Modellierung in der Entdeckungsphase, ADME-Dateninterpretation oder der Beziehung zwischen präklinischen Eigenschaften und in vivo-pharmakokinetischem Verhalten.
• Vertrautheit mit modernen Ansätzen des maschinellen Lernens wie Deep Learning, generativen Algorithmen oder erklärbarem AI im Kontext der Arzneimittelentdeckung.
• Erfahrung mit modernen wissenschaftlichen Software- oder Webanwendungsentwicklungsframeworks, einschließlich JavaScript-basierter Frontend-Technologien (z.B. Svelte).
• Kenntnisse in SQL, Datenbanken, Linux-basierten Umgebungen und skalierbaren Datenengineering-Mustern für wissenschaftliche Workflows.
• Erfahrung in der Arbeit mit kleinen Molekülen, Peptiden, RNAs oder anderen Modalitäten in der Datenanalyse der Entdeckungsphase.

Dies ist eine doppelte Ausschreibung. Das endgültige Niveau und der Titel der angebotenen Rolle werden vom Einstellungsteam basierend auf den erforderlichen Fähigkeiten, Erfahrungen und Kompetenzen bestimmt.

Bei Novartis setzen wir uns dafür ein, die Medizin gemeinsam neu zu denken - und die Menschen zu belohnen, die dies möglich machen.

Die erwartete jährliche Grundgehaltsbandbreite für die Rolle Senior Expert beträgt 102.200,00 - 189.800,00 CHF jährlich. Das angebotene Grundgehalt wird auf der Grundlage geschlechtsneutraler Kriterien wie relevanten Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen gemäß der Novartis Vergütungspolitik festgelegt und wird bei Eintritt in Novartis regelmäßig überprüft.

Zusätzlich zu Ihrem Grundgehalt haben Sie möglicherweise Anspruch auf einen leistungsabhängigen Bonus, abhängig von bestimmten Leistungsparametern. Langfristige Eigenkapitalvergütungen, die auf Gruppenebene gewährt werden, können ebenfalls Teil Ihres Pakets sein. Weitere Einzelheiten werden im Bewerbungsprozess bereitgestellt.

Die Lohngleichheit ist ein grundlegendes Prinzip unserer Beschäftigungspolitik und spiegelt unser Engagement wider, ein diverses, gerechtes und integratives Umfeld zu schaffen, das alle Mitarbeiter mit Würde und Respekt behandelt, wie in unserem Ethikkodex dargelegt.

Lesen Sie unsere Broschüre, um mehr über unser globales Gesamtvergütungsangebot zu erfahren: Novartis Life Handbook.

Hinweis: Leistungen und Vergütung können je nach Land variieren und unterliegen den lokalen gesetzlichen Anforderungen, einschließlich der Bestimmungen von Tarifverträgen, wo dies zutrifft. Eine vollständige Übersicht über Ihr Vergütungspaket, einschließlich aller relevanten Details zu Tarifverträgen, die für Ihre Rolle basierend auf Ihrem Arbeitsort und der Novartis-Arbeitgebereinheit gelten, wird Ihnen während des Bewerbungsprozesses separat mitgeteilt.

Novartis setzt sich für den Aufbau eines herausragenden, integrativen Arbeitsumfelds und vielfältiger Teams ein, die die Patienten und Gemeinschaften, die wir bedienen, repräsentieren.

Novartis verpflichtet sich, mit allen Personen zusammenzuarbeiten und angemessene Vorkehrungen zu treffen. Wenn Sie aufgrund einer medizinischen Erkrankung oder Behinderung eine angemessene Vorkehrung für einen Teil des Rekrutierungsprozesses benötigen oder detailliertere Informationen zu den wesentlichen Funktionen einer Position erhalten möchten, senden Sie bitte eine E-Mail an diversity.inclusion_ch@novartis.com und teilen Sie uns die Art Ihrer Anfrage sowie Ihre Kontaktdaten mit. Bitte geben Sie die Stellenanforderungsnummer in Ihrer Nachricht an.