Description

In dieser Rolle entwickeln Sie skalierbare KI- und Computer-Vision-Systeme zur Analyse wissenschaftlicher Bilddaten wie Mikroskopie und digitaler Pathologie.

Aufgaben

• Entwicklung skalierbarer AI/ML-Webanwendungen und Backend-Pipelines für hochdurchsatzfähige Bildverarbeitung
• Aufbau und Optimierung von Computer-Vision- und Deep-Learning-Modellen für Zellsegmentierung und Phänotypisierung
• Entwicklung von Tools zur Bewertung von Modellleistung, Robustheit und Drift
• Aufbau und Pflege von Cloud-Infrastrukturen und Datenpipelines für grosse multidimensionale Bilddatensätze
• Mitwirkung an Architekturentscheidungen, Code-Reviews und MLOps-Prozessen für Vision-Modelle

Profil

• PhD, Master mit 3–5 Jahren oder Bachelor mit 4–7 Jahren Erfahrung in Informatik, Biomedizintechnik, Elektrotechnik oder verwandtem Feld
• Fundierte Erfahrung mit AI/ML-Frameworks und Computer-Vision-Bibliotheken
• Tiefes Fachwissen in Computer-Vision-Algorithmen wie CNNs, Vision Transformers, UNet
• Erfahrung mit hochdimensionalen wissenschaftlichen Bilddaten wie Mikroskopie oder digitaler Pathologie
• Erfahrung mit Kubernetes, relationalen und NoSQL-Datenbanken sowie Cloud-nativen Architekturen
• Erfahrung mit Workflow-Automatisierung, GenAI, Vision-Language-Modellen oder AI-Agenten von Vorteil

Unternehmen

Pharma- und Biotech-Forschung