Weitere Stellen suchen

Zum Klienten

Weitere Informationen zum Klienten und laufend neue Jobchancen erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung und dem Onboarding durch Ihren Fachberater per Mail oder online. Wir freuen uns, Sie persönlich kennenzulernen!

Arbeitsort

Basel (Distanz und Fahrzeit ab Ihrer Wohnadresse erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung)

Jobbeschreibung

Machine Learning Engineer (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung wissenschaftlicher Tools durch Erstellung von Python-Wrappern und API-Definitionen, die Modellen die Ausfuehrung spezifischer Aufgaben ermoeglichen (z. B. Berechnung molekularer Eigenschaften, Datenbankabfragen)
• Aufbau von Backend-Services mit modernen Web-Frameworks (FastAPI/Flask) zur Bereitstellung von Agent-Funktionalitaeten fuer interne Plattformen
• Implementierung von Datenpipelines fuer Retrieval Augmented Generation (RAG), um Modellen Zugriff auf aktuelle proprietaere wissenschaftliche Daten zu ermoeglichen
• Pflege der Infrastruktur durch Schreiben von Dockerfiles, Einrichten von CI/CD-Pipelines und Sicherstellung automatisierter Tests fuer Agent-Komponenten
• Integration von Modellen in die Ausfuehrungsumgebung, Handling von Inferenzanfragen und Validierung strukturierter Outputs
• Schreiben von qualitativ hochwertigem, modularem und gut getestetem Code gemaess den Software-Engineering-Standards des Teams
• Enge Zusammenarbeit mit Computational Scientists und Fachexperten bei der Konzeption und Evaluierung gezielter Agenten fuer die Arzneimittelforschung
• Mitwirkung an Grundlagenforschung im Bereich agentenbasierter Anwendungen in wissenschaftlichen Szenarien

Was Sie ausmacht

• BS/MS mit 1-4+ Jahren Erfahrung oder PhD-Abschluss mit starken Software-Engineering-Kenntnissen
• Ausgepraegte Kenntnisse in Python sowie in gaengigen Software-Engineering-Praktiken (Git, Testing, CI/CD)
• Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen mit LLMs sowie Verstaendnis von Embeddings, Prompt Engineering und Function Calling
• Vertrautheit mit Containerisierung und Backend-Entwicklungs-Frameworks
• Faehigkeit, selbstaendig an definierten technischen Aufgaben zu arbeiten und robuste Loesungen zu liefern
• Teamorientierung und Bereitschaft, von erfahrenen Ingenieuren und Wissenschaftlern zu lernen und in einem schnelllebigen technischen Umfeld mitzuwirken
• Starkes Interesse an der Anwendung von Software Engineering in der Arzneimittelforschung und Engagement fuer den Patientennutzen
• Erfahrung mit molekularen Modalitaeten (z. B. Proteinsequenzen, chemische Graphen) oder wissenschaftlichen Daten von Vorteil, aber nicht Voraussetzung
• Generelles Interesse an den Naturwissenschaften (Chemie, Biologie oder Physik)

Was diese Stelle ausmacht

• Zahlreiche individuelle Benefits