Senior Technical Specialist in Basel

Schweiz überbrückt die Lücke zwischen Pharmazeutika und Diagnostik. Wichtige Forschungs- und Entwicklungsfunktionen sind hier angesiedelt. Für unseren langfristigen Kunden, F. -La AG in Basel, suchen wir einen Senior Technical Specialist.

Hintergrund: Das Team fördert die Wissenschaft, damit jeder mehr Zeit mit den Menschen verbringen kann, die er liebt. Eingebettet im Data Management-Team, einer Kernfunktion der Produktentwicklung in den Datenwissenschaften (PDD), wird der Senior Technical Specialist dazu beitragen, die Branche in Bezug auf Geschwindigkeit, Qualität und Effizienz zu führen. Durch den Beitritt wird die Person Teil eines innovativen Umfelds, in dem modernste Werkzeuge, Automatisierung und Technologien der nächsten Generation entwickelt werden, um die Datenerfassung und -lieferung klinischer Studien zu optimieren und die Freigabe lebensrettender Medikamente für Patienten weltweit zu beschleunigen.

Als Senior Technical Specialist mit einem Fokus auf Agentic AI wird die Person autonome KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme entwerfen und implementieren, um die Verarbeitung klinischer Studiendaten zu transformieren. Die Rolle wird die Lücke zwischen modernster LLM-Orchestrierung und strengen pharmazeutischen Regulierungsstandards überbrücken und Systeme aufbauen, die die Reinigung, Validierung und Analyse klinischer Daten automatisieren. Diese Position bietet die Möglichkeit, ein modernes, skalierbares Ökosystem zu gestalten, in dem technische Lösungen direkt GxP-konforme, hochwirksame klinische Entscheidungen vorantreiben.

Aufgaben & Verantwortlichkeiten:

• Entwurf und Implementierung komplexer agentischer Workflows unter Verwendung von Frameworks wie LangGraph, CrewAI oder AutoGen zur Automatisierung komplexer Aufgaben im klinischen Datenmanagement.
• Aufbau von Kollaborationssystemen, in denen spezialisierte Agenten (z.B. Planer, Validator und Protokollprüfer) end-to-end Datenherausforderungen durch qualitativ hochwertigen, testbaren Code und CI/CD-Pipelines lösen.
• Anwendung systematischer Prompt-Engineering-Techniken (einschließlich Chain-of-Thought, ReAct und Reflection), um hochpräzise Ergebnisse im klinischen Kontext zu gewährleisten.
• Bereitstellung von KI-Agenten in unserer Cloud-Umgebung (AWS) und gleichzeitiger Aufbau und Verbesserung skalierbarer Anwendungen, die wissenschaftliche Daten erfassen, bewegen und vorbereiten.
• Partnerschaft mit den Teams für Datenintegrität und Qualität, um sicherzustellen, dass alle agentischen Entscheidungen nachvollziehbar, reproduzierbar und vollständig konform mit den regulatorischen Standards sind.
• Erstellung zuverlässiger „Human-in-the-loop“ (HITL) Workflows und Tool-Calling-Agenten zur Lösung komplexer, stark regulierter Datenherausforderungen.

Must Haves:

• 5+ Jahre Erfahrung und einen Bachelor-Abschluss oder einen höheren Abschluss in Informatik, Maschinenlernen, Ingenieurwesen oder biomedizinischer Informatik sowie 8+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von KI/ML-Lösungen und 3+ Jahre in der Full-Stack-Software- und Datenengineering.
• Tiefe Kenntnisse und praktische Erfahrung mit KI-Orchestrierungsframeworks wie LangGraph, CrewAI, AutoGen oder LlamaIndex.
• Solide Erfahrung mit modernem Datenengineering (SQL/NoSQL, APIs), Vektordatenbanken (z.B. Chroma, Pinecone) und Optimierung von RAG-Pipelines.
• Starke Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Systemen auf AWS, Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD-Pipelines, Git und Service-Observability (Logging, Tracing, Metriken).
• Ein starkes Verständnis von Modellreproduzierbarkeit, Interpretierbarkeit und Validierungsbest Practices in stark regulierten Umgebungen.
• Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar an verschiedene globale Stakeholder zu erklären.
• Fließend in Englisch.

Nice to Have:

• Master- oder Doktortitel in Informatik, KI oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• Erfahrung in einer stark regulierten Branche wie Gesundheitswesen, FinTech oder Luft- und Raumfahrt.
• Verständnis / Präsentation praktischer, end-to-end Implementierungen von Sicherheitsframeworks in komplexen agentischen Workflows.
• Verständnis des Lebenszyklus klinischer Studien und der Datenstandards.
• Vertrautheit mit Überwachungstools für Systemleistung, Workflow-Analytik und MLOps/DevOps Best Practices.
• Beiträge zu Open-Source-agentischen Frameworks oder internen KI-Tools im Bereich Automatisierung oder Produktivität.
• Erfahrung in der Architektur skalierbarer Lösungen in komplexen Umgebungen mit mehreren bestehenden Systemintegrationen.
• Erfahrung mit anderen Programmiersprachen (z.B. C#, Java, JavaScript, R, RShiny) wird als Vorteil angesehen.
• Teilen Ihres GitHub-Kontos, das relevante Arbeiten zeigt, wird als Vorteil angesehen.

Was Ihnen angeboten wird:

• Eine Gelegenheit, in einem der wichtigsten Pharmaunternehmen der Welt zu arbeiten.
• Moderner Campus mit vielen Grünflächen und Besprechungsbereichen.
• Zentrale Lage in Basel.
• Vielfältiges Stellenprofil.
• Weiterbildungsmöglichkeiten durch temptraining.
• Arbeiten in einem dynamischen und motivierten Team.

Wenn Sie interessiert sind, senden Sie bitte Ihre Bewerbungsunterlagen an Frau .