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ML-Ingenieur für große Moleküle
Die Rolle verbindet Foundation Models, Strukturbiologie, Proteinengineering und föderiertes Lernen. Sie entwickelt ML-Systeme für Antikörpermodellierung, Co-Folding, die Vorhersage der Entwickelbarkeit und die Erforschung biologischer Wirkstoffe auf proprietären Pharmadaten in föderierten Netzwerken. Forschungsansätze und Open-Source-Prototypen werden bis zur Evaluation, Veröffentlichung und Nutzung in der Wirkstoffforschung weiterentwickelt. Die Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Engineering, Forschung und Konsortialmitgliedern stellt den Bezug zu konkreten Anwendungsbedürfnissen sicher. Im föderierten Umfeld bleiben Datenkontrolle und geistiges Eigentum geschützt; Antikörperdaten verlassen die jeweilige Partnerumgebung nicht.
Python
Python · erforderlichErwartet werden ausgeprägte Python-Kenntnisse zusammen mit PyTorch und praktischer Erfahrung im Training oder Fine-Tuning von Deep-Learning-Modellen auf biomolekularen Daten.
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- Remote · ohne Länderangabe
Remote · ohne Länderangabe · Die freigegebene Remote-Anzeige nennt keine erlaubten Arbeitsländer. · Die Arbeit ist nach einem Remote-first-Modell von zu Hause oder aus einem wohnortnahen Coworking-Space möglich.
- PyTorch · erforderlich
Erwartet werden ausgeprägte PyTorch-Kenntnisse zusammen mit Python und praktischer Erfahrung im Training oder Fine-Tuning von Deep-Learning-Modellen auf biomolekularen Daten.
- Biomolekulare Modelle · erforderlich
Erwartet wird praktische Erfahrung mit Co-Folding-Modellen oder Proteinsprachmodellen wie OpenFold, AlphaFold, Boltz, ESM oder ähnlichen Modellen über reine Inferenz hinaus.
- Modellevaluation · erforderlich
Erwartet werden gute Evaluationsgewohnheiten und solide Engineering-Praxis mit fairen Benchmarks, reproduzierbaren Experimenten und Code, auf dem andere aufbauen können.
- Föderiertes Lernen · Aufgabe
Forschungscode und Prototypen werden in zuverlässige Komponenten für föderierte Trainings- und Evaluationspipelines überführt.
- Remote · ohne Länderangabe
- Gehalt
- Kein Gehalt angegeben
- Umfang
- Vollzeit
- Erfahrung
- Siehe Details
Deine Aufgaben
- Die Rolle entwickelt, trainiert, verfeinert und erweitert große biomolekulare Modelle wie OpenFold, Boltz-2 und ESM für Antikörpermodellierung, Co-Folding, Bindervorhersage, Entwickelbarkeit und die Erforschung biologischer Wirkstoffe auf proprietären Pharmadaten in föderierten Netzwerken.
- Sie überführt Forschungscode und Prototypen in zuverlässige Komponenten für föderierte Trainings- und Evaluationspipelines und entwickelt daraus veröffentlichbare Modelle für reale Abläufe der Wirkstoffforschung.
- Sie konzipiert Evaluationen und Benchmarks und liefert Ergebnispakete für Konsortialpartner.
- Sie verantwortet Arbeitsstränge bis zur Veröffentlichung anhand vereinbarter Meilensteine und macht Risiken und Zielkonflikte frühzeitig sichtbar.
- Sie stimmt die Modellarbeit mit Produktmanagement, Engineering, Forschung und Konsortialmitgliedern auf tatsächliche Anwendungsbedürfnisse ab.
Das solltest du mitbringen
Erwartet werden Training und Evaluation auf biologischen Daten sowie Training oder Fine-Tuning auf biomolekularen Daten und Praxis mit Co-Folding- oder Proteinsprachmodellen über reine Inferenz hinaus.
Erforderlich6 Punkte
- Erwartet wird ein MSc, PhD oder gleichwertige Erfahrung in maschinellem Lernen, Computational Biology, Bioinformatik, Physik oder einem verwandten Fach.
- Erwartet werden ausgeprägte Kenntnisse in Python und PyTorch sowie praktische Erfahrung im Training oder Fine-Tuning von Deep-Learning-Modellen auf biomolekularen Daten.
- Erwartet wird praktische Erfahrung mit Co-Folding-Modellen oder Proteinsprachmodellen, beispielsweise OpenFold, AlphaFold, Boltz, ESM oder ähnlichen Modellen, die über reine Inferenz hinausgeht.
- Erwartet werden gute Evaluationsgewohnheiten und solide Engineering-Praxis mit fairen Benchmarks, reproduzierbaren Experimenten und Code, auf dem andere aufbauen können.
- Zum Profil gehören wissenschaftsnahe ML-Arbeit, Erfahrung im Training und in der Evaluation von Modellen auf biologischen Daten sowie die Fähigkeit, wissenschaftliche Veröffentlichungen oder Open-Source-Modelle auf neue Probleme anzuwenden.
- Erwartet werden Interesse an belastbarer Modellqualität über gute Kennzahlen hinaus und der Wunsch, die eigene Arbeit in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung praktisch eingesetzt zu sehen.
Von Vorteil4 Punkte
- Wünschenswert ist Erfahrung mit Kubernetes-basiertem Training, Evaluation oder Deployment oder mit anderen MLOps- und ML-Infrastrukturwerkzeugen.
- Wünschenswert ist Erfahrung mit föderiertem Lernen, datenschutzwahrendem ML oder verteiltem und Multi-GPU-Training.
- Wünschenswert ist Erfahrung in Pharma, Biotechnologie oder anderen regulierten beziehungsweise besonders vertrauenssensiblen Umgebungen.
- Wünschenswert sind Publikationen in Fachforen für ML, Computational Biology oder Strukturbiologie wie NeurIPS, ICML, ICLR oder ähnlichen Foren.
So ist Remote hier geregelt
- Remote
Die Arbeit ist nach einem Remote-first-Modell von zu Hause oder aus einem wohnortnahen Coworking-Space möglich.
- Präsenz
Vierteljährlich findet ein gemeinsames All-Hands-Treffen am Hauptsitz in Berlin oder an einem anderen europäischen Ort statt.
Die freigegebene Remote-Anzeige nennt keine erlaubten Arbeitsländer.
Das wird angeboten
- Angeboten wird eine branchenübliche wettbewerbsfähige Vergütung einschließlich virtueller Beteiligungsoptionen in einer frühen Unternehmensphase.
- Es gibt ein Budget für Wohlbefinden, Leistungen für psychische Gesundheit, ein Homeoffice-Budget, einen Coworking-Zuschuss und ein Budget für Lernen und Weiterbildung.
- Regelmäßige Team-Mittagessen und soziale Veranstaltungen sowie vierteljährliche All-Hands-Treffen in Berlin oder an einem anderen europäischen Ort gehören zum Angebot.
- Angeboten wird ein großzügiger Urlaubsanspruch.
- Es bestehen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung und zur Mitgestaltung der eigenen Rolle.
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Bewerbungslink freischaltenVeröffentlicht: 01.10.2026 · Quelle geprüft: 04.11.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.