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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team zur Entwicklung innovativer ML-Modelle für Protein-Design und Immunengineering.
- Arbeitgeber: Das BIIE ist ein interdisziplinäres Forschungsinstitut, das sich auf Immunengineering spezialisiert.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, innovative Projekte und die Möglichkeit, an der Spitze der Forschung zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte bahnbrechende Entdeckungen in der Gesundheitsforschung und trainiere zukünftige Führungskräfte.
- Gewünschte Qualifikationen: Ph.D. in einem relevanten Bereich und Erfahrung in maschinellem Lernen und biologischen Anwendungen erforderlich.
- Andere Informationen: Sei Teil eines dynamischen Teams, das an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technologie arbeitet.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Das Botnar Institute of Immune Engineering (BIIE) in Basel sucht einen erfahrenen Machine Learning Scientist, um die computergestützten Bemühungen für eines seiner Flaggschiffprogramme zu leiten. Das Flaggschiffprogramm spezialisiert sich auf die Generierung großangelegter Antikörper- und T-Zell-Rezeptor (TCR)-Datensätze für Anwendungen des maschinellen Lernens in der Entdeckung von Immunrezeptoren. In dieser Rolle werden Sie ein kleines computergestütztes Team leiten und die Entwicklung innovativer Modelle des maschinellen Lernens für das Protein-Design und die Immuntechnik vorantreiben.
Aufgaben
- Technische Leitung: Führen Sie das Design und die Implementierung von ML-gesteuerten Proteinmodellierungsprojekten, einschließlich der schnellen Prototypenerstellung neuartiger Algorithmen für die Analyse biologischer Sequenzen und Strukturen.
- Protein Design & Analyse: Entwickeln und wenden Sie Methoden des maschinellen Lernens an, um die Proteinfunktion aus Sequenz und Struktur vorherzusagen und neuartige Proteine (insbesondere Antikörper und TCRs) mit gewünschten Eigenschaften zu entwerfen.
- Datenintegration & Pipeline-Entwicklung: Überwachen Sie die Kuratierung und Integration großangelegter Sequenz- und Strukturdatensätze, um Modelle zu trainieren und zu validieren.
- Kollaborative Forschung: Arbeiten Sie eng mit Automatisierungs- und Wet-Lab-Wissenschaftlern in iterativen Design-Bau-Test-Zyklen zusammen.
- Teammanagement und Mentoring: Beaufsichtigen und betreuen Sie ein kleines Team von Junior-Wissenschaftlern oder Ingenieuren.
- Kommunikation und Berichterstattung: Kommunizieren Sie Fortschritte, Ergebnisse und Empfehlungen klar an die Stakeholder.
- Innovation und kontinuierliches Lernen: Bleiben Sie über die neuesten Forschungen im Bereich maschinelles Lernen, Bioinformatik und Proteinengineering informiert.
Anforderungen
- Bildung: Ph.D. in Informatik, Computational Biology, Bioinformatik, Biophysik oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung: Nachgewiesene Expertise in modernen Techniken des maschinellen Lernens und tiefen Lernens.
- Computational Biology & Protein Modeling: Tiefgehendes Wissen in der computergestützten Proteinwissenschaft.
- Programmier- und Datenfähigkeiten: Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python.
- Cloud Computing & HPC: Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Hochleistungsrechnern.
- Teamarbeit und Führung: Nachgewiesene Fähigkeit, produktiv in interdisziplinären Teams zu arbeiten.
- Problemlösung und Innovation: Eine Leidenschaft für die Lösung herausfordernder wissenschaftlicher Probleme mit KI.
Bevorzugte Qualifikationen (Bonusfähigkeiten)
- Immunologie-Domänen-Erfahrung: Vertrautheit mit immunologischen Daten und Konzepten.
- Nachweis der Auswirkungen: Eine Geschichte erfolgreicher ML-Projekte in der Biotechnologie oder Akademia.
- Projektmanagement: Fähigkeiten in der Projektplanung und Ressourcenmanagement.
Der Beitritt zum BIIE als Lead Machine Learning Scientist bietet eine einzigartige Gelegenheit, einen tiefgreifenden Einfluss auf ein wachsendes Institut an der Spitze der Innovation im Bereich Immunengineering zu haben.
Lead Machine Learning Scientist Arbeitgeber: Whatjobs
Kontaktperson:
Whatjobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Machine Learning Scientist
✨Netzwerken mit Fachkollegen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Fachleuten im Bereich Machine Learning und Immunologie zu vernetzen. Nimm an Konferenzen oder Webinaren teil, um dein Netzwerk zu erweitern und potenzielle Kontakte bei BIIE zu knüpfen.
✨Aktive Teilnahme an Forschungsprojekten
Engagiere dich in aktuellen Forschungsprojekten oder Open-Source-Initiativen, die sich mit maschinellem Lernen in der Biologie befassen. Dies zeigt dein Engagement und deine praktischen Fähigkeiten, die für die Position von Bedeutung sind.
✨Präsentation deiner Ergebnisse
Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Arbeiten und Erfolge in Form von Präsentationen oder Postern zu teilen. Dies kann dir helfen, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren und einen bleibenden Eindruck bei den Entscheidungsträgern zu hinterlassen.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Immunologie. Das Lesen von Fachzeitschriften und das Verfolgen von aktuellen Trends wird dir helfen, relevante Gespräche zu führen und deine Leidenschaft für das Thema zu zeigen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Machine Learning Scientist
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Lead Machine Learning Scientist wichtig sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und das Unternehmen verdeutlicht. Gehe darauf ein, wie deine Erfahrungen im Bereich maschinelles Lernen und Biologie mit den Zielen des Botnar Institute of Immune Engineering übereinstimmen.
Hebe relevante Projekte hervor: In deinem Lebenslauf solltest du relevante Projekte oder Erfahrungen betonen, die deine Fähigkeiten im maschinellen Lernen und in der Proteinmodellierung demonstrieren. Füge spezifische Beispiele hinzu, die deine Erfolge und Innovationen in diesen Bereichen zeigen.
Präsentiere deine Kommunikationsfähigkeiten: Da die Kommunikation mit verschiedenen Stakeholdern wichtig ist, solltest du in deiner Bewerbung Beispiele anführen, die deine Fähigkeit zur klaren und effektiven Kommunikation belegen. Dies kann durch Berichte, Präsentationen oder Teamarbeit geschehen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Whatjobs vorbereitest
✨Verstehe die Forschungsziele
Informiere dich gründlich über die Forschungsziele des Botnar Institute of Immune Engineering. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen in der Immunologie und den spezifischen Fokus auf Antikörper- und T-Zell-Rezeptor-Daten verstehst.
✨Präsentiere deine technischen Fähigkeiten
Bereite Beispiele vor, die deine Erfahrung mit modernen Machine Learning-Techniken und Deep Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow demonstrieren. Sei bereit, über spezifische Projekte zu sprechen, bei denen du innovative Algorithmen entwickelt hast.
✨Teamführung und Mentoring betonen
Da die Rolle Teammanagement erfordert, solltest du konkrete Beispiele für deine Erfahrungen in der Führung und Mentoring von Junior-Wissenschaftlern oder Ingenieuren anführen. Betone, wie du eine kollaborative Teamkultur gefördert hast.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand
Zeige dein Engagement für kontinuierliches Lernen, indem du aktuelle Trends und Entwicklungen in der Machine Learning- und Proteinengineering-Forschung ansprichst. Diskutiere, wie du neue Techniken in deine Arbeit integrieren möchtest, um die Projektziele zu verbessern.
