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Machine Learning Scientist (alle Geschlechter)

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* Erstellt mit künstlicher Intelligenz
Berlin
Vollzeit, Teilzeit
3 - 5 Jahre Berufserfahrung
Studienabschluss

Veröffentlicht am 10.06.2026

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Bewerbungen von Menschen mit Behinderungen oder chronischen Erkrankungen ausdrücklich erwünscht!

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Machine Learning Scientist (alle Geschlechter)

Illustration: Eine Uhr, umgeben von zwei Pfeilen, die im Kreis verlaufen.
Flexible Arbeitszeiten
Illustration: Eine Uhr, deren linke Hälfte durch einen Halbkreis hervorgehoben ist.
Teilzeit möglich
Illustration: Drei Personen, die von zwei offenen Händen umgeben sind.
Diversity-Statement
Überblick
Bayer sucht eine Person als Principal Machine Learning Scientist. Du arbeitest in der Entwicklung von Machine Learning-Algorithmen für die Wirkstoffforschung. Du brauchst eine Promotion in einem relevanten Fach und mehrjährige Berufserfahrung. Wichtig sind Kenntnisse in Machine Learning, Python und bioinformatischen Tools. Gute Englischkenntnisse und wissenschaftliche Sorgfalt sind ebenfalls wichtig.
Erstellt mit künstlicher Intelligenz

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.

Principal Machine Learning Scientist (alle Geschlechter) 

DEINE AUFGABEN UND VERANTWORTLICHKEITEN

  • Du leitest die Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Machine Learning-Algorithmen und Workflows zur Charakterisierung und zum De-novo-Design von Biomolekülen zur Beschleunigung der Wirkstoffforschung
  • Du identifizierst Potenziale zur Beschleunigung laufender Wirkstoffforschungsprojekte durch den Einsatz interner und externer KI-Kompetenzen
  • Du kommunizierst, informierst und arbeitest mit einem breiten Spektrum von Stakeholdern (Chemiker*innen, Biolog*innen, Computer- und Datenwissenschaftler*innen, F&E-Führungskräfte, Konsortiumspartner*innen sowie der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft) zum Stand der Technik und Fortschritten zentraler interner Initiativen
  • Du verfolgst aktiv die neuesten Fortschritte in der computergestützten Modellierung von biomolekularen Strukturen sowie ihrer Physik, Wechselwirkungen und Funktionen

WAS DICH AUSZEICHNET

  • Du hast eine Promotion in computergestützter Chemie/Biologie, Chemie-/Bioinformatik, Chemie-/Biologie-/Molekulartechnik oder einem verwandten Fachgebiet an der Schnittstelle zwischen Biowissenschaften und Informatik
  • Du bringst mehrjährige einschlägige Berufserfahrung nach der Promotion mit, idealerweise in der Industrie gesammelt
  • Du hast sehr gute Kenntnisse modernster Machine Learning-Methoden zur Modellierung von Biomolekülen, z. B. Sequenz-zu-Funktion-Modelle, Protein-Sprachmodelle, Co-Folding, Inverse-Folding oder steuerbare generative Verfahren
  • Du überzeugst durch Erfahrung mit ML-basierten Workflows zur Charakterisierung biomolekularer Wechselwirkungen, der Bewertung der Drugability, des Kandidaten-Screenings sowie zum Design und zur Optimierung von Therapeutika und Verabreichungssystemen
  • Du hast Erfahrung in Verarbeitung, Integration und Analyse großer Datensätze in der Wirkstoffforschung, einschließlich Sequenz-, Omics-, biochemischer, biophysikalischer und strukturbiologischer Daten
  • Im Umgang mit modernen bioinformatischen Tools (z. B. MMseqs, Foldseek) fühlst du dich sicher
  • Du hast sehr gute Python-Kenntnisse, einschließlich wissenschaftlichem Stack (z. B. PyTorch, Pandas, scikit-learn) sowie Erfahrung in kollaborativer Softwareentwicklung nach bewährten Praktiken
  • Du verfügst über nachgewiesenes Engagement für wissenschaftliche Sorgfalt, belegbare wissenschaftliche Erfolge sowie ausgeprägte analytische Fähigkeiten und hohe Eigenmotivation
  • Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch runden dein Profil ab

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 attraktives Gehalt zwischen 104.300€ und 126.500€ pro Jahr (Vollzeit) zzgl. eines variablen Anteils. Dein Entgelt richtet sich nach deiner Qualifikation, Skills und Berufserfahrung.
  • 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.

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:           ​​ ​   Berlin​

​​Division: ​               Pharmaceuticals​

Referenzcode:      865474​

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