Senior Engineer - Machine Learning & AI Enablement in Basel

Bei Roche kannst du dich als dein wahres Ich zeigen, geschätzt für die einzigartigen Qualitäten, die du mitbringst. Unsere Kultur fördert persönliche Ausdrucksformen, offenen Dialog und echte Verbindungen, wo du geschätzt, akzeptiert und respektiert wirst, sodass du sowohl persönlich als auch beruflich gedeihen kannst. So wollen wir Krankheiten verhindern, stoppen und heilen und sicherstellen, dass jeder Zugang zu Gesundheitsversorgung hat, heute und für kommende Generationen. Schließe dich Roche an, wo jede Stimme zählt.

Die Position

Bei Roche treiben wir die Wissenschaft voran, damit wir alle mehr Zeit mit den Menschen verbringen können, die wir lieben. Eine gesündere Zukunft. Für eine Welt, in der jeder Zugang zur Gesundheitsversorgung hat, die er heute und für kommende Generationen benötigt. Dafür glauben wir, dass der nächste Durchbruch in der Medizin durch die Schnittstelle von rechnerischer Ingenieurwissenschaft und Biologie ermöglicht wird. Wir bauen die Infrastruktur, die KI von einem experimentellen Konzept in ein zuverlässiges, wirkungsvolles Werkzeug für unsere Forscher verwandelt. Fortschritte in KI, Daten und rechnerischen Wissenschaften transformieren die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung. Die Forschungs- und Frühentwicklungsorganisationen von Roche bei Genentech (gRED) und Pharma (pRED) haben gezeigt, wie diese Technologien die F&E beschleunigen, indem sie Daten und neuartige rechnerische Modelle nutzen, um Wirkung zu erzielen.

Das neue Zentrum für rechnerische Wissenschaften (CoE) ist eine strategische, vereinte Gruppe, deren Ziel es ist, die transformative Kraft von Daten und KI zu nutzen, um Wissenschaftler zu unterstützen, innovativere und transformative Medikamente für Patienten weltweit bereitzustellen. Innerhalb des CoE treibt die Organisation Data and Digital Catalyst (DDC) die Modernisierung rechnerischer und datengestützter Ökosysteme sowie die Integration digitaler Technologien über Forschung und Frühentwicklung hinweg voran. Die Gruppe AI Enablement Engineering steht im Mittelpunkt dieser Mission. Wir trainieren nicht nur Modelle; wir bauen skalierbare Systeme, Datenpipelines und intelligente Anwendungen, die es unseren Wissenschaftlern ermöglichen, intelligenter und nicht härter zu arbeiten. Von der Optimierung der Modellleistung bis hin zur Gestaltung von End-to-End-agentischen Workflows ist unser Ziel, leistungsstarke KI-Tools direkt in die Hände derjenigen zu legen, die die Arzneimittelentdeckung vorantreiben, um datengestützte Wissenschaft zu fördern und Entscheidungen zu beschleunigen. Wir sind ein funktionsübergreifendes, wirkungsorientiertes Team, das kognitive Vielfalt und technische Exzellenz schätzt. Hier arbeitest du mit Biologen, rechnerischen Wissenschaftlern, Datenexperten und Forschern zusammen, um eine Zukunft zu gestalten, in der KI/ML ein wesentlicher Bestandteil jeder wissenschaftlichen Entdeckung ist.

Die Gelegenheit

Als Senior Machine Learning Engineer in AI Enablement wirst du die Architektur und Lieferung von Systemen leiten, die wissenschaftliche Daten über komplexe Arbeitsabläufe freischalten. Du wirst die technische Ausführung von Anfang bis Ende übernehmen, architektonische Standards setzen, die KI in ein zuverlässiges, wirkungsvolles Werkzeug für Forscher verwandeln. In Zusammenarbeit mit rechnerischen Wissenschaften, Produktleitern und Ingenieurteams wirst du die technische Strategie vorantreiben und die Verantwortung für kritische KI/ML-Produkte übernehmen. Du kombinierst ingenieurtechnische Strenge mit proaktivem Problemlösen, um funktionsübergreifende Teams zu leiten und technisches Wachstum in der gesamten Organisation zu fördern.

• Leite das technische Design, die Architektur und die praktische Implementierung agentischer KI-Lösungen und skalierbarer Datenpipelines zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Herausforderungen.
• Treibe die Lieferung von hochwirksamen Produkten und Arbeitsabläufen von Anfang bis Ende voran, indem du bewährte Verfahren der Softwareentwicklung (Testing, CI/CD, Dokumentation) und Evaluierungsstandards festlegst.
• Gestalte grundlegende Architekturentscheidungen, fördere bewährte Praktiken durch Code-Reviews und löse proaktiv technische Engpässe.
• Sei bereit, über den gesamten Stack hinweg zu arbeiten und dort beizutragen, wo es nötig ist, auch außerhalb deines Kernbereichs.
• Bleibe auf dem Laufenden über neue Technologien und bewährte Praktiken der Branche und fördere eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, der Zusammenarbeit und der Neugier.

Wer du bist

• Du führst mit technischer Strenge und Verantwortung: Du hast einen Master-Abschluss mit über 5 Jahren Berufserfahrung oder einen Doktortitel mit über 3 Jahren in Informatik oder einem verwandten Bereich, mit einer Erfolgsbilanz bei der Leitung komplexer Arbeitsabläufe und der Etablierung architektonischer Best Practices.
• Du spannst den Stack: Du fühlst dich wohl dabei, über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg zu arbeiten, von GPU-Optimierung und Modellleistung bis hin zu Backend-Systemen und cloud-nativer Architektur (z.B. Kubernetes, AWS) mit solidem Wissen über Statistik und ML-Theorie sowie KI/ML-Frameworks, Bibliotheken und Werkzeugen.
• Du übernimmst die Projektlieferung und Architektur: Du bist hervorragend darin, KI/ML-Produkte zu liefern, Risiken proaktiv zu identifizieren und funktionsübergreifende Teams (von Forschern bis zu DevOps-Ingenieuren) zu robusten, wartbaren Lösungen zu führen.
• Du bist ein kontinuierlicher Lerner: Du gehst neue Frameworks und Sprachen mit Neugier an. Du bist ebenso komfortabel darin, andere zu betreuen, wie du von ihnen lernst, und trägst aktiv zu einer Kultur des kollektiven Wachstums bei.
• Du bist ein ausgezeichneter Kommunikator: Du bist hervorragend darin, technische Komplexität in klare, umsetzbare Erkenntnisse für unterschiedliche Zielgruppen zu übersetzen. Du kommunizierst mit Empathie und Präzision, sodass technische Abwägungen gut verstanden werden und alle Beteiligten, von Forschungsscientists bis zu Ingenieuren, sich einig und gehört fühlen.

Erfahrung mit biologischen Daten (idealerweise multimodal) und Prozessen ist ein großer Vorteil. Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern oder in einer Forschungsumgebung ist vorteilhaft. Erfahrung mit Workflow-Automatisierung, GenAI und/oder Agenten ist ein Plus.

Wer wir sind

Eine gesündere Zukunft treibt uns an, innovativ zu sein. Gemeinsam sind mehr als 100'000 Mitarbeitende weltweit engagiert, die Wissenschaft voranzutreiben und sicherzustellen, dass jeder Zugang zu Gesundheitsversorgung hat, heute und für kommende Generationen. Unsere Bemühungen führen dazu, dass mehr als 26 Millionen Menschen mit unseren Medikamenten behandelt werden und über 30 Milliarden Tests mit unseren Diagnostikprodukten durchgeführt werden. Wir ermutigen uns gegenseitig, neue Möglichkeiten zu erkunden, Kreativität zu fördern und unsere Ambitionen hoch zu halten, damit wir lebensverändernde Gesundheitslösungen liefern können, die einen globalen Einfluss haben. Lass uns gemeinsam eine gesündere Zukunft aufbauen.

Roche ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet.