Senior, AI Engineer - (Imaging)

Presso Roche puoi mostrarti per ciò che sei, accolto per le qualità uniche che porti con te. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e le connessioni autentiche, in un ambiente in cui sei valorizzato, accettato e rispettato per chi sei, permettendoti di prosperare sia a livello personale che professionale. Questo è il modo in cui puntiamo a prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso all'assistenza sanitaria oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta.

La Posizione
In qualità di machine learning engineer focalizzato sull'imaging all'interno del team AI Enablement, lavorerai a stretto contatto con figure che spaziano dai ricercatori computazionali, biologi, scienziati di laboratorio, esperti di AI/ML, product leader, software engineer e tutti gli altri ruoli intermedi. Il tuo lavoro aiuterà a colmare il divario tra intuizione scientifica e analisi quantitativa, consentendo un'analisi fenotipica più ricca e fornendo nuove capacità multimodalità su dataset all'avanguardia su larga scala. Costruirai, gestirai e migliorerai costantemente sistemi scalabili di AI/ML e computer vision che sbloccano il potenziale dei nostri diversi dati di imaging scientifico (ad es. microscopia, patologia digitale, imaging biomedico, ecc.), accelerando la scoperta e lo sviluppo di trattamenti che cambiano la vita dei pazienti.

L'Opportunità
Progettare, sviluppare e testare applicazioni web scientifiche di AI/ML robuste, scalabili e manutenibili e pipeline backend progettate per l'elaborazione e la visualizzazione di dati di imaging scientifici ad alto rendimento.
Costruire, valutare e perfezionare modelli di computer vision e deep learning all'avanguardia (ad es. segmentazione cellulare, classificazione cellulare, profilazione fenotipica, segmentazione dei tessuti, estrazione di caratteristiche e registrazione delle immagini) applicati a modalità di imaging biologico e clinico.
Costruire strumenti per valutare le prestazioni dei modelli di AI/ML e di vision, stabilire dataset di benchmark e quantificare la qualità, la robustezza e il drift dei modelli nel tempo.
Sviluppare e mantenere infrastrutture cloud scalabili e pipeline di dati per la raccolta, la strutturazione, l'archiviazione e l'accesso a dataset di imaging multidimensionali su larga scala (ad es. OME-TIFF, Zarr, HDF5).
Contribuire alle decisioni architettoniche, alle revisioni del codice e all'evoluzione dei processi di engineering e MLOps per i modelli di computer vision.
Rimanere aggiornati sulle tecnologie emergenti di computer vision e sulle migliori pratiche del settore, promuovendo al contempo una cultura di apprendimento continuo, collaborazione e curiosità.

Chi Sei
Dottorato di ricerca (PhD) o Master con 3-5 anni, o Laurea con 4-7 anni di esperienza con una laurea in Informatica, Ingegneria Biomedica, Ingegneria Elettrica, Biologia Computazionale o un campo tecnico correlato con focus su machine learning engineering e computer vision.
Forte competenza con framework AI/ML e librerie di computer vision (ad es. PyTorch, TensorFlow, OpenCV, MONAI, Scikit-Image, torchvision, Napari o Bio-Formats).
Profonda esperienza in algoritmi di computer vision (ad es. CNNs, Vision Transformers, UNet, SAM/Segment Anything, Cellpose).
Conoscenza esperta della teoria del machine learning, dei fondamenti dell'elaborazione delle immagini, dell'object detection, della segmentazione delle istanze e dell'analisi quantitativa delle immagini.
Dimostrata esperienza di lavoro con dati di imaging scientifico ad alta dimensionalità (ad es. microscopia a fluorescenza/campo chiaro, immagini whole slide di patologia digitale, high-content screening, imaging multiplexato, ecc).
Esperienza con Kubernetes, database relazionali, database NoSQL, object storage e architetture cloud-native in public cloud (idealmente AWS).
Eccellenti capacità comunicative e capacità di costruire partnership di fiducia con collaboratori scientifici, bioimage analyst e team cross-funzionali.
Esperienza con la fusione di dati multi-modali (combinazione di imaging scientifico con genomica, trascrittomica o dati clinici tabulari) o in un ambiente di ricerca pharma/biotech.
Esperienza con l'automazione del workflow, GenAI, Vision-Language Models e/o agenti AI.

Chi Siamo
Un futuro più sano ci spinge a innovare. Insieme, più di 100-000 dipendenti in tutto il mondo sono dedicati ad avanzare la scienza, garantendo che tutti abbiano accesso all'assistenza sanitaria oggi e per le generazioni a venire. I nostri sforzi si traducono in più di 26 milioni di persone trattate con i nostri medicinali e oltre 30 miliardi di test condotti utilizzando i nostri prodotti Diagnostics. Ci diamo forza a vicenda per esplorare nuove possibilità, promuovere la creatività e mantenere alte le nostre ambizioni, in modo da poter fornire soluzioni sanitarie che cambiano la vita e hanno un impatto globale.
Costruiamo insieme un futuro più sano. Roche è un datore di lavoro che offre pari opportunità.