At GSK, we have bold ambitions for patients, aiming to positively impact the health of 2.5 billion people by the end of the decade. Our R&D focuses on discovering and delivering vaccines and medicines, combining our understanding of the immune system with cutting-edge technology to transform people’s lives. GSK fosters a culture ambitious for patients, accountable for impact, and committed to doing the right thing, making sure that we focus our efforts on accelerating significant assets that meet patients’ needs and have the highest probability of success. We’re uniting science, technology, and talent to get ahead of disease together.
Principal Scientist (m/f/d) - Spatial Multiomics
In this position, you will join a cross‑disciplinary team to lead the design and implementation of advanced AI/ML solutions that transform raw histology images and spatial omics data into biologically interpretable, analysis‑ready datasets for drug discovery and disease phenotyping. You will architect end‑to‑end machine learning pipelines and integrate modern deep learning frameworks into data processing workflows spanning spatial transcriptomics, proteomics and metabolomics. Your work will focus on tissue microenvironment analysis, modelling cell–cell interactions and predicting disease phenotypes that directly inform target discovery and the development of complex in vitro models. The role sits at the intersection of computational biology and artificial intelligence, requiring hands‑on expertise in digital pathology, histology, and tissue biology together with practical AI/ML engineering skills to deliver scalable, robust solutions for real‑world translational impact.
Key Responsibilities
- Lead the development and deployment of advanced ML pipelines that convert raw histology images and spatial-omics datasets into quantitative, biologically interpretable insights to support target validation and drug-discovery decision making
- Design and implement end-to-end computational workflows for multi‑modal spatial data (transcriptomics, proteomics, metabolomics) across diverse tissue types, ensuring data quality, reproducibility and scalability for high‑throughput screening and validation
- Develop and apply specialised generative AI/ML methods for tissue microenvironment characterisation, cell–cell interaction modelling and disease phenotype prediction to produce quantitative evidence packages for target prioritisation and mechanism‑of‑action studies
- Collaborate with biology, analytical and clinical teams to translate computational results into actionable datasets (e.g., biomarkers, patient stratification, in vitro model readouts) that inform go/no‑go decisions
- Maintain and enhance methodological capabilities by monitoring advances in spatial multi‑omics, digital pathology and AI/ML frameworks, and by evaluating and adopting new technologies to strengthen target validation outputs
- Drive cross‑functional integration of spatial‑omics insights into broader disease phenotyping and target discovery workflows to ensure coherent data flow and interpretation across platforms
- Communicate complex analytical findings and their implications to internal and external stakeholders via clear presentations, publications and conference talks, highlighting the value of spatial biology in target validation
Qualifications & Skills
- PhD in a relevant field (e.g., Computational Biology, Systems Biology, Biology, Medicine) with a strong emphasis on machine learning and spatial multi‑omics
- Excellent programming skills with an emphasis on the Python ecosystem
- Extensive experience with spatial omics data processing workflows
- Proven track record in disease phenotyping and digital pathology, demonstrated by peer‑reviewed publications and/or AI/ML conference contributions
- Strong expertise in applied machine learning workflows, particularly with PyTorch and PyTorch‑Geometric
- Strong analytical and problem‑solving skills focused on integrating multiple data modalities to extract disease‑specific biological insights
- Familiarity with coding best practices and documentation tools (e.g., GitHub, GitLab)
- Excellent communication and collaboration skills, with the ability to work effectively in multidisciplinary teams
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Warum GSK?
Vereinigung von Wissenschaft, Technologie und Talent, um gemeinsam Krankheiten voraus zu sein.
GSK ist ein globales Biopharma-Unternehmen mit dem Ziel, Wissenschaft, Technologie und Talent zu vereinen, um gemeinsam Krankheiten voraus zu sein. Wir streben an, bis Ende des Jahrzehnts positiv die Gesundheit von 2,5 Milliarden Menschen zu beeinflussen, als ein erfolgreiches, wachsendes Unternehmen, in dem Menschen aufblühen können. Wir sind Krankheiten voraus, indem wir sie durch Innovationen in Spezialmedikamenten und Impfstoffen vorbeugen und behandeln. Wir konzentrieren uns auf vier therapeutische Bereiche:
Atemwegserkrankungen, Immunologie und Entzündungen; Onkologie; HIV; und Infektionskrankheiten – um die Gesundheit in großem Maßstab zu beeinflussen.
Menschen und Patienten auf der ganzen Welt zählen auf die Medikamente und Impfstoffe, die wir herstellen, daher setzen wir uns dafür ein, eine Umgebung zu schaffen, in der unsere Mitarbeiter aufblühen und sich auf das konzentrieren können, was am wichtigsten ist.
Unsere Kultur, ehrgeizig für Patienten zu sein, Verantwortung für Auswirkungen zu übernehmen und das Richtige zu tun, bildet die Grundlage dafür, wie wir gemeinsam für Patienten, Aktionäre und unsere Mitarbeiter liefern.
Sollten Sie Anpassungen an unserem Prozess benötigen, um Ihre Stärken und Fähigkeiten zu demonstrieren, kontaktieren Sie uns unter DE.Contact-Recruitment@gsk.com, wo Sie auch einen Anruf anfordern können.
Bitte beachten Sie, dass wir Ihnen über diese Kanäle nicht helfen können, wenn Ihre Anfrage nicht mit Anpassungen zusammenhängt. Wir haben jedoch einen FAQ-Leitfaden für die Rekrutierung erstellt. Klicken Sie auf den Link, wo Sie Antworten auf viele Fragen finden, die wir erhalten.
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