Senior Scientist Microscopy/Biology with experience in Machine Learning - Remote, Eastern, US or Toronto

Rejoignez Sartorius en tant que Senior Machine Learning Applied Scientist et jouez un rôle clé au sein de notre équipe de recherche d'entreprise. Nous recherchons un professionnel passionné et expérimenté avec une expertise en microscopie, biologie cellulaire, physiologie cellulaire, biochimie et apprentissage automatique. Ce poste est à distance, avec la possibilité d'être basé dans l'est des États-Unis ou à Toronto, et nécessite des voyages occasionnels à Ann Arbor, MI, et Marlborough, MA.

Notre mission est de simplifier et d'accélérer les progrès dans la recherche en sciences de la vie et en biotraitement, facilitant ainsi le développement de thérapies nouvelles et améliorées. En tant que scientifique appliqué en apprentissage automatique, vous améliorerez les produits d'imagerie de Sartorius utilisés par les entreprises leaders dans les secteurs des sciences de la vie et de la biopharmaceutique. Vous aurez accès à des ensembles de données biologiques et chimiques annotées, de haute qualité et étendus, couvrant divers domaines tels que l'imagerie cellulaire en direct et l'analyse cellulaire et protéique multiplexée.

• Concevoir et diriger des projets de recherche technique/appliquée selon nos feuilles de route Recherche et Technologie
• Évaluer les connaissances de pointe pour le potentiel commercial et les traduire en projets et domaines de produits/technologies existants
• Construire des prototypes en utilisant des outils d'apprentissage automatique de pointe pour des applications en vision par ordinateur, analyse de séquences et analyse omique
• Implémenter les meilleures pratiques en sciences des données pour développer et déployer des solutions d'apprentissage automatique fiables
• Conseiller les responsables de projet et la direction sur l'état des projets
• Collaborer avec une équipe mondiale sur les domaines technologiques respectifs
• Maintenir et développer des relations solides avec les collaborateurs internes et externes

• Doctorat en informatique, apprentissage automatique, biotechnologie, ingénierie, physique ou disciplines connexes avec une concentration sur les sciences de la vie ou la biotechnologie
• 2+ années d'expérience industrielle en utilisant des cadres d'apprentissage profond modernes (par exemple, PyTorch, TensorFlow) et des méthodologies de vision par ordinateur (par exemple, détection d'objets, reconstruction 3D)
• Compétences solides en programmation Python et familiarité avec les outils de science des données tels que Numpy, Pandas et Matplotlib
• Expérience avec des systèmes de gestion d'apprentissage automatique (par exemple, Azure ML) ou des moteurs de workflow (par exemple, MLFlow, Airflow, Metaflow)
• Connaissance du stockage des données, des bases de données et des structures pour des volumes de données importants
• Excellentes compétences organisationnelles et communicationnelles (écrites et verbales)

• Réflexion conceptuelle et créative
• Identification à nos valeurs fondamentales : Durabilité, Ouverture, Plaisir

Le salaire de base pour ce poste est de 140 000,00 $ à 170 000,00 $ en fonction de l'expérience. Des salaires de départ plus élevés peuvent être disponibles en fonction des différentiels géographiques.

• Développement Personnel et Professionnel : Mentorat, programmes de leadership, apprentissage LinkedIn et offres de séminaires internes
• Équilibre Vie Professionnelle et Personnelle : Congés payés, congés de maladie, jours fériés d'entreprise, jours de service communautaire et horaires de travail flexibles
• Impact dès le Début : Intégration complète, y compris une plateforme virtuelle
• Culture Accueillante : Esprit d'équipe solidaire et collaboration internationale, avec des communautés axées sur des sujets tels que "Coaching", "Travail Agile" et "Réseau des Femmes d'Affaires"
• Santé & Bien-Être : Une variété de plans médicaux, dentaires, visuels, EAP et programmes de bien-être
• Environnement de Travail Intelligent : Bâtiments intelligents avec la technologie et l