ML Engineer: Lab Automation & AI for Discovery

ML Engineer: Lab Automation & AI for Discovery

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Tecan

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI-gesteuerte Automatisierungslösungen für Labore und baue benutzerfreundliche Schnittstellen.
  • Unternehmen: Innovatives Biotech-Unternehmen mit einem dynamischen Team in Zürich.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Multidisziplinäres Team mit großartigen Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Laborautomatisierung und arbeite an spannenden KI-Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Softwareentwicklung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Tecan is seeking a Machine Learning Engineer to help bring AI-powered laboratory automation to life.

You will design interfaces for liquid handling robots, build and maintain SDKs, and ensure robust APIs for researchers and data scientists.

Join a multidisciplinary team to advance automated experiments, develop predictive AI features, and enhance product UX in a cutting-edge biotech environment at our Zürich site. #J-18808-Ljbffr

ML Engineer: Lab Automation & AI for Discovery Arbeitgeber: Tecan

Tecan in Männedorf, Schweiz, ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert Tecan die persönliche und berufliche Entfaltung seiner Angestellten. Die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Bereich der Lebenswissenschaften und Medizintechnologie zu arbeiten, macht diese Position besonders attraktiv für Führungspersönlichkeiten, die einen echten Unterschied machen möchten.

Tecan

Kontaktdaten:

Tecan Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Engineer: Lab Automation & AI for Discovery mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen
Laborautomatisierung
Entwicklung von Benutzeroberflächen
SDK-Entwicklung
API-Management
Multidisziplinäre Teamarbeit
Automatisierte Experimente