Senior AI Scientist – Lead AI Scientist

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OWKIN

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2016

🤖 Künstliche Intelligenz

🧬 Biotechnologie

💊 Pharmazie

Artificial Intelligence • Biotechnology • Pharmaceuticals

Owkin ist ein KI-getriebenes biomedizinisches Unternehmen, das einen autonomen "KI-Wissenschaftler" (K Pro) entwickelt, um die Forschungs- und Entwicklungsarbeit in der Biopharmazeutik sowie die klinische Forschung zu automatisieren und zu unterstützen. Die Plattform kombiniert fortschrittliches maschinelles Lernen und grundlegende Modelle, die auf einem umfangreichen multimodalen Netzwerk von Patientendaten trainiert wurden, mit Validierungen im Nasslabor und klinischen Partnerschaften, um biologische Erkenntnisse zu generieren, klinische Studien und Patienten-/Bevölkerungsentscheidungen zu informieren und die Arzneimittelentdeckung und Diagnostik zu beschleunigen. Owkin fördert zudem diagnostische Spin-offs und bietet Werkzeuge und Dienstleistungen für Datenpartner, Modellentwicklung und translationale Forschung.

Beschreibung

• Architect Agentic Systems: Design and implement sophisticated AI agents capable of multi-step reasoning, tool-use, and self-correction. • Bridge AI and Wet-Lab: Develop frameworks where agents can propose hypotheses and design "optimal experiments" to be validated in the lab. • Scale the "Hacker" Approach: Rapidly prototype and iterate on agentic architectures, moving from paper to production-grade code with speed and precision. • Scientific Leadership: Maintain a watch on the frontier of GenAI and Agentic workflows, publishing high-impact research at the intersection of AI, Biology and Chemistry.

🎯 Anforderungen

• Demonstrated Expertise in Agentic AI: Deep understanding of LLM reasoning (Chain-of-Thought, ReAct), long-context management, and tool-augmented generation. • The Hacker Toolkit: Expert-level Python skills with a focus on "building." You should be comfortable writing clean, modular code that interfaces with complex APIs and databases. • Publication Record: History of contributions to top-tier ML conferences (NeurIPS, ICML, ICLR). • Technical Foundation: PhD in Computer Science, Machine Learning, or Applied Mathematics (or equivalent high-level industry experience). • Communication: Ability to explain complex agent behaviors to both AI peers and biological experts. Excellent written and oral communication skills. Fluent in English (French is a plus). • Team first, highly collaborative mindset. • Computational Biology or Chemistry expertise is a big plus. • Domain Knowledge: Deep understanding of the "central dogma" data stack—from processing raw sequencing (omics) to interpreting the physics and geometry of macromolecular structures. • Closed-loop Discovery: Experience in Active Learning, Bayesian Optimization, or Optimal Experimental Design. • Systems Engineering: Experience training and deploying large-scale models or managing complex multi-agent orchestrations. • Causal Inference: Experience in understanding "response to treatment" or causal discovery in biological systems. • Industry Impact: Proven track record of taking a research concept and turning it into a functional tool used by other scientists.

🏖️ Vorteile

• Flexible work organization • Friendly and informal working environment • Opportunity to work with an international team with high technical and scientific backgrounds