Technical Lead – Large Molecule AI Systems

Über die Position

Diese Stelle wird von Jobgether im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben. Wir suchen derzeit einen Technical Lead - Large Molecule AI Systems in Deutschland.

Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Strukturbiologie und groß angelegter pharmazeutischer Forschung. Sie konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Systemen der nächsten Generation für die Entdeckung von Biologika. Sie leiten die Bereitstellung komplexer Machine-Learning-Programme für Antikörpermodellierung, Proteinfaltung und Developability-Vorhersagen und transformieren fortschrittliche wissenschaftliche Forschung in robuste, produktionsreife Systeme.

In einem forschungsorientierten Umfeld führen Sie multidisziplinäre Teams aus ML-Ingenieuren und Wissenschaftlern und stellen sicher, dass experimentelle Modelle zu zuverlässigen, skalierbaren Lösungen für die reale Wirkstoffforschung werden. Die Rolle erfordert ein Gleichgewicht zwischen strategischer technischer Führung und praktischer Arbeit, insbesondere bei Modelldesign, Evaluierung und Systemarchitektur.

Aufgaben

• Leitung der Entwicklung und Bereitstellung föderierter KI-Systeme für große Moleküle (z. B. Antikörpermodellierung, Proteinfaltung, Binder-Vorhersage).
• Implementierung biomolekularer Basismodelle (z. B. OpenFold, Boltz-2, ESM).
• Übersetzung wissenschaftlicher Ziele in strukturierte Ausführungspläne und Arbeitspakete.
• Definition von Evaluierungsstrategien und Validierung der Modellleistung für produktionsreife Standards.
• Management von Risiken, Abhängigkeiten und technischen Kompromissen.
• Abstimmung mit funktionsübergreifenden Stakeholdern hinsichtlich Datenanforderungen und Zielen.
• Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering- und Forschungsteams zur Ausrichtung der Modell-Roadmaps.
• Mentoring von Senior Engineers und ML-Wissenschaftlern bei gleichzeitiger aktiver Mitarbeit an Architektur und Experimenten.

Anforderungen

• Abgeschlossenes Studium (Promotion, Master oder vergleichbar) in Machine Learning, Computational Biology, Strukturbiologie oder einem verwandten Bereich.
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Anwendung von ML auf komplexe biologische Probleme (z. B. Antikörper-Engineering, Proteindesign, Wirkstoffforschung).
• Fundierte Expertise in Python und PyTorch; Erfahrung mit Modellen wie AlphaFold, OpenFold, Boltz oder ESM.
• Nachgewiesene Erfahrung in der ML-Systembereitstellung (Training, Deployment, Validierung).
• Solides Verständnis von ML-Infrastruktur und MLOps (Kubernetes, verteilte Workflows).
• Fähigkeit, End-to-End-ML-Projekte zu leiten und technische Richtungen vorzugeben.
• Erfahrung in föderiertem Lernen oder verteiltem Training ist von Vorteil.
• Erfahrung in regulierten Umgebungen (Pharma/Biotech) ist ein Plus.
• Publikationen in führenden ML- oder Computational-Biology-Fachzeitschriften sind ein starker Vorteil.

Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket inklusive virtueller Aktienoptionen.
• Remote-First-Modell mit hoher Flexibilität.
• Budget für Wohlbefinden und Unterstützung bei der psychischen Gesundheit.
• Zuschuss für Home-Office-Ausstattung und Co-Working-Spaces.
• Dediziertes Budget für Weiterbildung (Kurse, Konferenzen).
• Großzügige Urlaubsregelung.
• Regelmäßige persönliche Zusammenarbeit an europäischen Standorten (inkl. Berlin HQ).

Über Jobgether

Wir nutzen einen KI-gestützten Matching-Prozess, um eine schnelle und faire Prüfung Ihrer Bewerbung zu gewährleisten. Unsere Systeme identifizieren die am besten geeigneten Kandidaten, deren Profile direkt an das einstellende Unternehmen weitergeleitet werden.

Datenschutzhinweis

Mit Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten zur Bewertung Ihrer Eignung verarbeitet. Dies erfolgt auf Basis berechtigter Interessen gemäß DSGVO. Weitere Informationen zur Datenverarbeitung erhalten Sie auf Anfrage.