Machine Learning Scientist

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, dove sei valorizzato, accettato e rispettato per chi sei, permettendoti di prosperare sia a livello personale che professionale. È così che miriamo 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
AI Biology & Translation (AIBT) sviluppa e applica l'intelligenza artificiale all'avanguardia per accelerare la scoperta biomedica attraverso la Ricerca e lo Sviluppo Precoce in Genentech & Roche. Combiniamo i progressi nei modelli foundation, nel machine learning multimodale e nei dati biologici su larga scala per far progredire la scoperta di target, la comprensione delle malattie, lo sviluppo di biomarcatori e la scienza traslazionale.

Cerchiamo un (Senior) ML Scientist con una profonda esperienza nel machine learning moderno per guidare lo sviluppo e l'applicazione di tecnologie AI di prossima generazione per la progettazione di sequenze di DNA e RNA per medicinali basati su acidi nucleici. Lavoriamo a stretto contatto con gli stakeholder in Cell Therapy, Gene Therapy e Vaccine Oncology su diversi progetti, che vanno dallo sviluppo di piattaforme per il raffinamento dei design delle sequenze tramite lab-in-the-loop all'ottimizzazione dei lead per i progetti del portfolio. Il lavoro rappresentativo include la progettazione di elementi regolatori per conferire la trascrizione specifica per tipo cellulare e l'ingegneria di sequenze di codifica sinonime per migliorare l'efficienza traslazionale.

In qualità di Scientist / Senior Scientist, guiderai direttamente le campagne di progettazione delle sequenze, traducendo le domande biologiche in modelli predittivi e generativi, e guidando l'ottimizzazione iterativa delle sequenze in stretta collaborazione con gli sperimentatori del wet-lab.

L'Opportunità

• Costruire, addestrare e perfezionare algoritmi di machine learning per ottimizzare i medicinali basati su acidi nucleici per i progetti attivi del portfolio
• Progettare librerie di sequenze candidate per cicli di ottimizzazione lab-in-the-loop, analizzare i risultati sperimentali (ad es. MPRA, NGS) e aggiornare iterativamente i design
• Collaborare in modo cross-funzionale con scienziati del wet-lab e responsabili di progetto per comprendere i vincoli terapeutici e adattare gli algoritmi di progettazione di conseguenza
• Presentare risultati tecnici, design candidati e metriche di performance dei modelli ai membri del team cross-funzionali e agli stakeholder
• Rimanere aggiornati sui progressi nella modellazione di sequenze biologiche e nelle terapie basate su acidi nucleici per portare metodi all'avanguardia nel nostro pipeline
• Contribuire a pubblicazioni scientifiche

Chi Sei

• Ph.D. in una disciplina quantitativa (Bioinformatica, Biologia Computazionale, Informatica, Machine learning o un campo correlato) con 0-4 anni di esperienza post-dottorato o nel settore
• Dimostrato impatto nella ricerca all'interfaccia tra machine learning e biologia molecolare, comprovato da pubblicazioni in riviste di alto livello o conferenze ML
• Forti capacità di programmazione in Python e competenza nei framework di deep learning come PyTorch
• Esperienza pratica nello sviluppo, addestramento o perfezionamento di modelli sequence-to-function per molecole biologiche (preferibilmente DNA/RNA)
• Eccellenti capacità comunicative in inglese, con la capacità di parlare sia con scienziati computazionali che sperimentali

Qualifiche Preferibili

• Precedente esperienza nell'applicazione del machine learning in un contesto biotech, pharma o industriale
• Conoscenza del dominio nelle terapie basate su acidi nucleici (ad es. progettazione di mRNA, ingegneria di capsid/promotore AAV, vettori per terapia cellulare)
• Esperienza con framework ML avanzati rilevanti per la progettazione di sequenze, come la modellazione generativa (diffusione, modelli di sequenza autoregressivi, modelli di linguaggio mascherati), l'active learning, l'interpretabilità dei modelli o la quantificazione dell'incertezza
• Familiarità con l'elaborazione di dati di genomica funzionale ad alto rendimento (ad es. MPRA, RNA-seq, ribosome profiling)

Informazioni su AI Biology & Translation (AIBT)
AI Biology & Translation (AIBT) fa parte del Computational Sciences Center of Excellence (CS-CoE). AIBT promuove lo sviluppo e l'applicazione di intelligenza artificiale all'avanguardia per accelerare la scoperta biomedica e la scienza traslazionale. Integrando l'esperienza nel machine learning, nella biologia computazionale e nell'ingegneria del software, AIBT sviluppa capacità AI che consentono ai ricercatori di generare nuove intuizioni biologiche, accelerare il processo decisionale scientifico e trasformare la ricerca in Genentech & Roche.

Chi Siamo
Un futuro più sano ci spinge a innovare. Insieme, più di 100-000 dipendenti in tutto il mondo si dedicano 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, favorire 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 Equal Opportunity Employer.