Postdoctoral Fellow (mfd), Machine Learning Research

Eine Karriere bei Pfizer bietet die Möglichkeit zur Eigenverantwortung und Einflussnahme. Überall auf der Welt arbeiten Pfizer-Kollegen zusammen, um die Gesundheit für alle Menschen positiv zu beeinflussen. Unsere Kollegen haben die Möglichkeit, eine Karriere zu entwickeln, die sowohl individuellen als auch unternehmerischen Erfolg bietet; Teil einer Unternehmenskultur zu sein, die Vielfalt schätzt und in der alle Kollegen motiviert und engagiert sind; sowie die Fähigkeit zu haben, die Gesundheit und das Leben von Millionen von Menschen zu beeinflussen.

Pfizer, ein globaler Marktführer in der biopharmazeutischen Industrie, sucht kontinuierlich nach Top-Talenten, die von unserem Ziel inspiriert sind, Therapien zu innovieren, um Patienten zu helfen, deren Leben erheblich zu verbessern. Derzeit suchen wir hochqualifizierte Kandidaten für die Position:

Postdoktorand (m/w/d) Maschinenlernen Forschung

Standort: Berlin

Festanstellung für 3 Jahre mit der Option auf Verlängerung

Über die Rolle:

Schließen Sie sich der Machine Learning Research-Gruppe von Pfizer als Postdoktorand im Rahmen von LIGAND-AI an, einem 60-Millionen-Euro-Fünfjahreskonsortium mit 18 Partnern aus neun Ländern. Sie werden ML-Methoden auf beispiellosen Protein-Ligand-Datensätzen entwickeln und implementieren, die Billionen von experimentellen Ausgaben aus Milliarden von DNA-kodierten Bibliotheks-Screens über Tausende von Proteinen umfassen. Ihre Modelle werden drug-like Bindungen für verschiedene krankheitsrelevante Ziele vorhersagen, um testbare Hypothesen im gesamten Entdeckungsprozess zu generieren.

Ideale Kandidaten haben eine starke Erfolgsbilanz in ligandbasiertem Arzneimitteldesign, QSAR-Modellierung, Repräsentationslernen und Interaktionsmodellierung mit Kreativität und Sorgfalt, die auf die Arzneimittelentdeckung angewendet werden. Die primären Anwendungsbereiche umfassen:

• Bindervorhersage
• Hit-Identifikation & -Erweiterung
• Struktur-Aktivitäts-Einblicke

Zusammenarbeit mit experimentellen und rechnerischen Teams im LIGAND-AI-Konsortium, um den Stand der Technik voranzutreiben.

Entwickeln Sie fortschrittliche ML-Methoden für die nächste Generation der Bindervorhersage unter Verwendung offener Protein-Ligand-Datensätze, die Billionen von Ausgaben aus Milliarden von DEL-Screens über Tausende von Proteinen umfassen.

Bauen und validieren Sie Lernmethoden zur Integration multimodaler Daten (Proteinstrukturen, Ligandbibliotheken, DEL- und ASMS-Assays) für die Bindervorhersage und Zielauswahl.

Forschung, Design und Implementierung von Algorithmen für die großangelegte Modellierung von Protein-Ligand-Interaktionen, aktives Lernen und Benchmarking auf Konsortialdatensätzen.

Tragen Sie zu einer nahtlosen Experiment-zu-Vorhersage-Pipeline bei, indem Sie eng mit Hochdurchsatz-Screening-Labors, Datenengineering und medizinischer Chemie zusammenarbeiten.

Seien Sie ein aktives Mitglied eines hochinterdisziplinären Teams. Konzipieren, führen und bewerten Sie Studien und Experimente, interpretieren Sie die Ergebnisse und präsentieren Sie diese Wissenschaftlern in der Akademie und Industrie.

Stärken Sie die externe Sichtbarkeit und wissenschaftliche Exzellenz durch Veröffentlichung / Präsentation von Arbeiten in angesehenen Fachzeitschriften und Konferenz-/Workshop-Veranstaltungen und engagieren Sie sich mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft, indem Sie Modelle, Benchmarks und Tools im Einklang mit den Zielen des Konsortiums open-source bereitstellen.

Über Sie:

• Formale Ausbildung in Physik, Chemie, Computerchemie, Statistik oder einem verwandten technischen Fachgebiet.
• Doktortitel und relevante Forschungserfahrung in der Entwicklung von Lösungen auf Basis von Maschinen-/Deep Learning und ein aufrichtiges Interesse an Computerchemie.
• Praktische Erfahrung in der Handhabung, Verarbeitung, Integration und Analyse großer heterogener Datensätze im Zusammenhang mit industrieller Arzneimittelforschung mit einer oder mehreren wissenschaftlichen Datenmodalitäten.
• Nachgewiesene Expertise in der Entwicklung von maschinellem Lernen für Chemie, molekularem Repräsentationslernen.
• Hochgradig kreative Person mit herausragenden Problemlösungsfähigkeiten, um komplexe Analyseaufgaben zeitnah zu bewältigen.
• Starke Publikationsbilanz und nachgewiesene Beiträge zum Fachgebiet.
• Solide Expertise mit Bibliotheken wie PyTorch, Lightning, RDKit ist zwingend erforderlich! Programmierkenntnisse in Python müssen erstklassig sein. Erfahrung mit relevanten Bibliotheken des wissenschaftlichen Python-Stacks ist ein großes Plus.
• Vertrautheit mit GPU-Computing sowohl vor Ort als auch auf Cloud-Plattformen.
• Leidenschaft und Neugier für Daten und nachgewiesene Fähigkeit, Ideen von Prototypen bis zur Produktion zu bringen.
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten, ausgeprägte kollaborative Einstellung, hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikation.

Wir bieten:

Gemeinsam stehen wir für: Durchbrüche, die das Leben der Patienten verändern. Um unseren Unternehmenszweck zu erfüllen, leitet eine wertorientierte Unternehmenskultur unser Handeln. Die Werte von Pfizer sind: Mut, Exzellenz, Gleichheit & Freude.

• Mut: Ein mutiger Weg, wie wir unsere Ziele erreichen, ist unsere unternehmensweite digitale Transformationsstrategie. Unsere flachen Hierarchien ermöglichen kurze Entscheidungswege.
• Exzellenz: Wir konzentrieren uns auf das, was wirklich wichtig ist, übernehmen Verantwortung, messen Fortschritte und arbeiten gemeinsam in einem Geist des Vertrauens. Gemeinsam verlassen wir uns auf eine agile Arbeitsweise, die unsere Mitarbeiter ermutigt, ihr Privat- und Berufsleben in Einklang zu bringen und persönliche Entwicklung zu fördern.
• Gleichheit: Wir glauben, dass unterschiedliche Erfahrungen wertvoll sind, weshalb jede Meinung gehört und geschätzt wird. Diese Erfahrungen und Meinungen bereichern das gesamte Unternehmen, so fördern wir ein diverses und inklusives Arbeitsumfeld, in dem Kollegen in verschiedenen Diversity, Equity & Inclusion (DE&I) Arbeitsgruppen wie z.B. Engage, Empowered Women, LGBT, IQ, DisAbility, X-Gen.
• Freude: Wenn wir unsere Arbeit als sinnvoll empfinden, erhalten wir viel zurück. Dies erreichen wir, indem wir stolz auf den Beitrag sind, den wir leisten, einander wertschätzen und dies mit Freude und Anerkennung teilen. Unser BRAVO Award-Programm gibt uns eine wertschätzende Gelegenheit dazu.

Unsere Mitarbeiter profitieren von einem umfassenden betrieblichen Gesundheitsmanagement, Pfizer in Balance, auch während der Arbeitszeit.

Prozessinformation: Der Auswahlprozess beginnt Mitte/Ende Januar 2026. Pfizer garantiert Chancengleichheit während des gesamten Bewerbungsprozesses sowie die Einhaltung der lokalen Gesetzgebungen in den jeweiligen Ländern, in denen Pfizer agiert. Pfizer schließt jegliche diskriminierenden Faktoren aus, die u.a. das Geschlecht, das Alter, die ethnische Zugehörigkeit, Religion oder Weltanschauung, sexuelle Orientierung oder Behinderung betreffen.

Inklusion von Menschen mit Behinderungen: Unser Anliegen ist es, allen Mitarbeitenden zu ermöglichen, dass sie ihre Fähigkeiten und Kenntnisse voll einbringen und weiterentwickeln können. Wir sind stolz darauf, ein inklusiver Arbeitgeber zu sein, indem wir allen Bewerber:innen gleiche Chancen bieten. Wir ermutigen Sie, sich von Ihrer besten Seite zu zeigen, mit dem Wissen und dem Vertrauen, dass wir alle angemessenen Anpassungen vornehmen werden, um Ihre Bewerbung und Ihre zukünftige Karriere zu unterstützen. Ihre Reise mit Pfizer beginnt hier!