Computational Scientist (alle Geschlechter) – Advanced Cheminformatics

Bei Bayer sind wir Visionär*innen und entschlossen, die größten Herausforderungen unseres Planeten zu überwinden und zu einer Welt beizutragen, in der genug Nahrung und ausreichende medizinische Versorgung für alle Menschen keine unerreichbaren Ziele mehr darstellen. Wir tun dies mit Energie, Neugier und purer Hingabe, lernen stets von den Menschen um uns herum, erweitern unsere Denkweise, verbessern unsere Fähigkeiten und definieren das „Unmögliche“ neu. Es gibt viele Gründe, sich uns anzuschließen: Wenn Du nach einer abwechslungsreichen und bedeutungsvollen beruflichen Zukunft strebst, in der Du gemeinsam mit anderen brillanten Köpfen wirklich etwas bewegen kannst, möchten wir Dich in unserem Team haben.

 

Computational Scientist (alle Geschlechter) – Advanced Cheminformatics 

Mit Hilfe modernster Technologien beschleunigen wir die Entdeckung neuer Medikamente. Derzeit suchen wir einen kreativen und kooperativen Computational Scientist (alle Geschlechter) mit Spezialisierung in Chemoinformatik, um unser Scientific Insight Solutions Team zu verstärken.

Unser dynamisches, vielfältiges und interdisziplinäres Team nutzt eine breite Palette von Datenwissenschaftstechnologien, um umsetzbare Erkenntnisse aus multimodalen wissenschaftlichen Daten zu gewinnen. Gemeinsam streben wir danach, zur Entwicklung innovativer neuer Medikamente beizutragen, die einen bedeutenden Unterschied für Patienten weltweit machen werden.

 

DEINE AUFGABEN UND VERANTWORTLICHKEITEN

 

• Zu Deinen Aufgaben gehören das Entwickeln, Evaluieren und Implementieren von Multi-Task-Maschinenlernmodellen zur Vorhersage verschiedener physikochemischer Eigenschaften für kleine Molekül
• Du entwirfst und führst Experimente durch, um die optimale Kombination aus Modellkonfigurationen, Datenauswahlstrategien und Eingangsparametern zu identifizieren – mit dem Ziel, den effektivsten Ansatz für die Vorhersage physikochemischer Endpunkte in der frühen Arzneimittelforschung zu finden
• Du arbeitest eng mit Experimentatoren zusammen, um Datenkontext und Assay-Parameter zu verstehen. Dabei bereitest Du die Daten gezielt auf und stimmst Dich intensiv mit Datenwissenschaftlern aus verschiedenen F&E-Bereichen ab
• Du kommunizierst Deine Ergebnisse und Erkenntnisse klar und wirkungsvoll – sowohl an technische als auch an nicht-technische Stakeholder.
• Du dokumentierst Methoden, Resultate und Schlussfolgerungen verständlich für interne und externe Zielgruppen.
• Die cross-funktionale Zusammenarbeit mit Kolleg:innen aus Pharma und CropScience gehört ebenfalls zu Deinem Alltag
• Wissenschaftlicher Austausch durch Publikationen, Open-Source-Projekte und Konferenzbeiträge

 

WAS DICH AUSZEICHNET

 

• Du verfügst über eine absolvierte PhD in (Bio-)Chemie, pharmazeutischen Wissenschaften, Chemoinformatik oder verwandten Disziplinen an der Schnittstelle von medizinischer und pharmazeutischer Chemie und Statistik/Informatik
• Du bringst tiefgreifende Expertise in modernen Methoden des Maschinellen Lernens mit–idealerweise auch im Bereich Multi-Task-Deep-Learning
• Die hast mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung und Evaluierung/Validierung von Maschinenlernmethoden zur Vorhersage physikochemischer, biochemischer oder chemischer Eigenschaften (Erfahrung im industriellen Umfeld bevorzugt) 
• Du verfügst über solide Kenntnisse in Physikochemie sowie organischer und analytischer Chemie
• Du beherrschst Programmiersprachen wie Python oder R und kennst Dich mit relevanten ML- und Cheminformatik-Bibliotheken aus (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, RDKit)
• Teamarbeit liegt Dir: Du bringst eine kollaborative Haltung mit, gepaart mit analytischem Denken, Risikobereitschaft, Entschlossenheit und der Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche Inhalte überzeugend zu präsentieren
• Du hast ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Erfahrung in der Datenmanipulation sowie -visualisierung
• Deine fließenden Englischkenntnisse (in Wort und Schrift) und starken Kommunikationsfähigkeiten runden Dein Profil ab

WEITERE INFORMATIONEN

 

Diese Position ist in den Standorten: Berlin und Wuppertal befristet für 12 Monate zu besetzen.

 

WAS WIR ANBIETEN

 

Unser Leistungspaket ist flexibel, wertschätzend und auf deine Lebensweise zugeschnitten, denn: Was dir wichtig ist, ist uns wichtig! 

 

• Deine finanzielle Stabilität sichern wir durch ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, bestehend aus einem attraktiven Funktionseinkommen und einem leistungsorientierten Bonus. Darüber hinaus können Vorgesetzte durch Individuelle Einmalzahlungen oder den Top Performance Award herausragende Leistungen würdigen.
• Ob hybride Arbeitsmodelle oder Teilzeit: Wann immer es möglich ist, geben wir dir die Flexibilität zu arbeiten wie, wo und wann es für dich am besten ist.
• Deine Familie hat erste Priorität: Wir bieten liebevolle Konzernkitas an vielen Standorten, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung, Freistellung für die Pflege von Familienmitgliedern, Ferienprogramme und vieles mehr.
• Deine Weiterentwicklung fördern wir durch Zugang zu Lern- und Entwicklungsmaßnahmen, Schulungen und Trainings der Bayer Learning Academy, Entwicklungsdialoge, sowie durch Coaching und Mentoringprogramme.
• Deine Gesundheit und einen selbstfürsorglichen Lebensstil unterstützen wir durch viele Maßnahmen, wie kostenlose HealthChecks beim Werksarzt und Gesundheitsseminare.
• Diversität feiern wir in einer inklusiven Arbeitsumgebung, in der du willkommen geheißen, unterstützt und ermutigt wirst, deine ganze Persönlichkeit einzubringen.

 

Be Bayer.

 

#LI-AMSEMEA

DEINE BEWERBUNG

Dies ist deine Chance, dich mit uns gemeinsam den größten globalen Herausforderungen unserer Zeit zu stellen: die Gesundheit der Menschen zu erhalten, die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren und den Klimawandel zu verlangsamen. Du hast eine Stimme, Ideen und Perspektiven, die wir hören möchten. Denn unser Erfolg beginnt mit dir. Sei dabei. Sei Bayer. 

Bayer begrüßt Bewerbungen aller Menschen ungeachtet von ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, sozialer Herkunft, Behinderung, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Religion, Familienstand, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder einem anderen sachfremden Kriterium nach geltendem Recht. Wir bekennen uns zu dem Grundsatz, alle Bewerber*innen fair zu behandeln und Benachteiligungen zu vermeiden. 
 

 

Standort:           ​​ ​   Deutschland : Berlin : Berlin || Deutschland : Nordrhein-Westfalen : Wuppertal-Aprath​

​​Division: ​               Pharmaceuticals​

Referenzcode:      854697​