Technische Führungskraft – KI-Systeme für große Moleküle

🕒 vor 3 Monaten

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 30%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Apheris

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

📦 Logistik

Healthcare • Consulting • Logistics

Apheris ist ein Unternehmen, das sich auf die Ermöglichung sicherer und konformer Datenzusammenarbeit in verteilten Datenumgebungen spezialisiert hat, insbesondere für Unternehmen. Die Lösungen des Unternehmens befähigen Organisationen, an föderiertem maschinellem Lernen und Analysen teilzunehmen, indem sie die Erstellung von Modellen ermöglichen, ohne dass sensible Daten bewegt werden müssen, was somit die Privatsphäre und Sicherheit wahrt. Apheris konzentriert sich darauf, Technologie bereitzustellen, die Mehrparteien-Datenökosysteme und Partnerschaften erlaubt, mit einem starken Schwerpunkt auf Compliance, insbesondere in regulierten Industrien wie Pharma und Biotechnologie. Ihre Technologie wird von führenden Pharmaunternehmen vertraut, um KI-gesteuerte Medikamentenforschungsinitiativen zu unterstützen, ohne proprietäre Daten zu gefährden.

Beschreibung

• Führung von Teams, die föderierte KI‑Systeme für große Moleküle entwickeln und bereitstellen, und praktische Mitwirkung in den Bereichen Antikörpermodellierung, Co‑Folding, Bindervorhersage und Entwickelbarkeit • Entwicklung und Implementierung von ML‑Anwendungen mit großen biomolekularen Foundation‑Modellen wie OpenFold, Boltz‑2 und ESM • Verantwortung für die termingerechte Lieferung gemäß vereinbarter Meilensteine und Sicherstellung, dass hochwertige Modell‑Releases pünktlich ausgeliefert werden • Übersetzung unklarer wissenschaftlicher und technischer Ziele in klare Pläne, Prioritäten, Arbeitspakete und Entscheidungen • Steuerung von Evaluationsentscheidungen und Aufbau darauf basierender Ergebnis‑Packages für externe Stakeholder • Frühzeitiges Aufzeigen von Risiken, Blockern, Bugs, Zeitplanänderungen und technischen Kompromissen mit klaren Empfehlungen • Abstimmung der Konsortiumsmitglieder hinsichtlich Ziele, Evaluationskriterien, Datenanforderungen, Zeitpläne und Liefererwartungen • Zusammenarbeit mit Produkt, Engineering, Forschung und Führung, um sicherzustellen, dass Anwendungsanforderungen die Model‑Roadmap prägen.

🎯 Anforderungen

• Promotion, Master‑Abschluss oder gleichwertige Erfahrung in einem relevanten Fachgebiet • Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Anwendung von ML auf komplexe wissenschaftliche oder biologische Fragestellungen, idealerweise in struktureller Biologie, Antikörper‑Engineering, Biologics‑Discovery, Vorhersage der Entwickelbarkeit, Bindervorhersage oder Protein‑Design • Praktische Erfahrung mit modernen ML‑Systemen in Python und PyTorch • Erfahrung mit oder Erweiterung von großskaligen Modellen wie OpenFold, AlphaFold, Boltz, ESM oder vergleichbaren Modellen • Erfahrung in MLOps oder ML‑Infrastruktur, insbesondere mit Kubernetes‑basierten Trainings-, Evaluations‑ oder Deployment‑Workflows • Fähigkeit, Erfolgskriterien zu definieren, Modellqualität zu validieren und sicherzustellen, dass ML‑Releases für den realen Einsatz robust sind • Nachgewiesene Leitung komplexer ML‑Projekte, einschließlich Festlegung der technischen Ausrichtung, Management von Risiken und Abhängigkeiten sowie Steuerung von Teams hin zu hochwertigen Releases • Sicheres Agieren als Player‑Coach: Mentoring von Ingenieur:innen und ML‑Wissenschaftler:innen und gleichzeitige direkte Beiträge zu Modellierung, Experimenten oder Architektur bei Bedarf • Effektive Zusammenarbeit mit Produkt, Forschung, Führung, Kunden und wissenschaftlichen Stakeholdern, um unklare Anforderungen in klare technische Pläne zu überführen.

🏖️ Vorteile

• Branchengerechte Vergütung, inklusive virtueller Aktienoptionen in der Frühphase • Remote‑first‑Arbeitsmodell – arbeite dort, wo du am besten arbeitest • Wellbeing‑Budget, Unterstützung für mentale Gesundheit, Homeoffice‑Zuschuss, Co‑Working‑Zuschuss und Weiterbildungsbudget • Großzügiger Urlaubsanspruch • Office Days in unserem Berliner HQ oder an einem anderen europäischen Standort (3× pro Jahr) • Ein hochqualifiziertes, auf Umsetzung fokussiertes Team mit Erfahrung aus führenden Organisationen