Technischer Lead – Strukturbiologie-Netzwerke

🕒 vor 2 Monaten

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Apheris

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🤖 Künstliche Intelligenz

🧬 Biotechnologie

💊 Pharmazie

Artificial Intelligence • Biotechnology • Pharmaceuticals

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

• Leitung von Teams, die föderierte Co-Folding-Modelle entwickeln und bereitstellen • Entwicklung und Implementierung von ML-Anwendungen in der Strukturbiologie • Verantwortung für die termingerechte Lieferung vereinbarter Meilensteine und Sicherstellung hochwertiger Modell-Releases • Überführung vager wissenschaftlicher und technischer Ziele in klare Pläne, Prioritäten und Entscheidungen • Beratung bei Evaluationsentscheidungen und Erstellung von Ergebnislieferungen für externe Anspruchsgruppen • Aufzeigen von Risiken, Blockern und technischen Trade-offs mit klaren Empfehlungen • Abstimmung der Konsortiumsmitglieder hinsichtlich Zielsetzungen, Evaluationskriterien und Liefererwartungen

🎯 Anforderungen

• PhD, MSc oder gleichwertige Erfahrung in einem relevanten Fachgebiet • Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Anwendung von ML auf komplexe wissenschaftliche oder biologische Fragestellungen • Praktische Erfahrung mit modernen ML-Systemen in Python und PyTorch • Erfahrung mit großskaligen Modellen wie OpenFold, AlphaFold, Boltz, ESM oder ähnlichen • MLOps- oder ML-Infrastrukturerfahrung mit Kubernetes-basierten Workflows • Fähigkeit, Erfolgskriterien zu definieren, Modellqualität zu validieren und robuste ML-Releases sicherzustellen • Erfahrung in der Leitung und Lieferung komplexer ML-Projekte • Sicher im Player-Coach-Modus: Mentoring von Ingenieur:innen und ML-Wissenschaftler:innen bei gleichzeitiger aktiver Mitarbeit

🏖️ Vorteile

• Branchenkonforme Vergütung, einschließlich virtueller Beteiligungsoptionen im Frühstadium • Remote-First-Arbeitsmodell – arbeite dort, wo du am besten arbeitest • Wellbeing-Budget, Unterstützung für psychische Gesundheit, Home-Office-Zuschuss, Zuschuss für Coworking und Weiterbildungsbudget • Großzügiger Urlaubsanspruch • Präsenztage in unserem Headquarters in Berlin oder an einem anderen europäischen Standort (3x pro Jahr)