Główny Naukowiec II - Nauka o Danych

Opis firmy

Syngenta Crop Protection to innowacyjny lider w rolnictwie, wprowadzający przełomowe technologie i rozwiązania, które umożliwiają rolnikom efektywne i zrównoważone prowadzenie gospodarstwa. Oferujemy najwyższej klasy portfolio rozwiązań do ochrony roślin i gleby, a także cyfrowe rozwiązania, które rewolucjonizują zdolności decyzyjne rolników. Z naszą ekipą liczącą 17 900 pracowników pracujemy na rzecz rozwoju rolnictwa w ponad 90 krajach na całym świecie. Syngenta Crop Protection, z siedzibą w Bazylei, w Szwajcarii, jest częścią większej grupy Syngenta.

Śledź nas na Twitterze na www.twitter.com/Syngenta, i LinkedIn na www.linkedin.com/company/syngenta.

Nasza strona:

Międzynarodowe Centrum Badawcze Jealott's Hill jest położone pomiędzy miejscowościami Bracknell i Maidenhead, w uroczej półwiejskiej okolicy, i obecnie zatrudnia około 800 naukowców i personelu pomocniczego Syngenta. Jest to jedno z głównych światowych miejsc prowadzenia badań i rozwoju, gdzie prowadzi się takie działania jak badania nad odkrywaniem nowych składników czynnych, nowych technologii formułowania, bezpieczeństwem produktów, technicznym wsparciem naszej gamy produktów oraz badaniami nad nasionami.

Funkcja Bioscience w zakresie ochrony upraw w Syngenta przyczynia się do projektowania bezpiecznych produktów do ochrony upraw dzięki dogłębnym spostrzeżeniom na temat biologii, mechanizmów działania, mechanizmów oporności oraz ADME, co wzmacnia wydajność i zrównoważoność produktów. Zbieramy ogromne ilości danych z całej dziedziny biologii, a nasza grupa cyfrowa korzysta z połączenia technologii przetwarzania obrazów, metod statystycznych, sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego, aby wspomóc podejmowanie decyzji oparte na danych. Znaczącą część pracy stanowi projektowanie skomplikowanych eksperymentów, integrowanie różnorodnych źródeł danych i ekstrakcja wiedzy. Jeśli pasjonuje Cię tworzenie komputerowych rozwiązań, które pomagają Syngenta tworzyć produkty, które mogą zasilać świat w sposób zrównoważony, mamy dla Ciebie pracę.

Opis stanowiska pracy

Przegląd roli:

W dziale Bioscience ds. Ochrony Roślin szukamy ambitnej, innowacyjnej osoby, która będzie współpracowała z naukowcami z całego sektora Ochrony Roślin, aby stworzyć wizję przyszłych wyzwań związanych z zarządzaniem zdrowiem roślin, korzystając z podejścia cyfrowego. Będziesz wykorzystywać swoje doświadczenie w analizie eksperymentalnych danych naukowych do tworzenia modeli, które przynoszą nowe spostrzeżenia, które z kolei będą dalej rozwijały programy badawcze w dziedzinie biologii. Ta rola skupia się na opracowywaniu i wdrażaniu algorytmów, tworzeniu ETL (Extract, Transform, Load), tworzeniu wizualizacji, oraz komunikacji wyników statystycznych do szerokiego grona odbiorców. Udane kandydatury dołączą do społeczności naukowców zajmujących się analizą danych w Syngenta i przyczynią się do platformy modelowania predyktywnego Syngenta.

Obowiązki:

• Zrozumieć krajobraz danych w dziedzinie biologii, kluczowe atrybuty danych oraz możliwości eksperymentalne, aby zidentyfikować możliwości do ulepszania naszej nauki poprzez wdrożenie metod analitycznych i modeli predykcyjnych.
• Zidentyfikować potrzeby danych i dostarczyć rekomendacji naukowcom, aby zapewnić integralność danych
• Badania, stosowanie i rozwijanie najnowocześniejszych strategii uczenia maszynowego i opartych na danych, aby sprostać wyzwaniom w zakresie ochrony roślin
• Oceniać wydajność algorytmu, oceniać założenia modeli i ich niepewności oraz efektywnie komunikować wyniki zarówno do odbiorców technicznych, jak i nietechnicznych
• Współpracować jako część grupy cyfrowej Bioscience oraz szerszej społeczności danych w celu dostarczania i wdrażania nowych modeli, dzielenia się wiedzą, nowymi metodami i technologiami oraz pobudzania innowacji w dziedzinie cyfrowej i analizy danych.

Kwalifikacje

Edukacja i doświadczenie:

Preferowani są kandydaci z tytułem magistra/inżyniera lub doktora (lub ekwiwalentnym doświadczeniem) w naukach przyrodniczych z naciskiem na analizę i integrację danych, nauki o danych i/lub uczenie maszynowe. Doświadczenie po doktoracie w badaniach naukowych z dziedziny nauk o życiu lub doświadczenie w środowisku B+R jest pożądane.

Wymagane umiejętności:

• Zdolność do ekstrakcji i komunikacji wiedzy z danych
• Dynamizm i pasja do innowacji i rozwiązywania problemów
• Doświadczenie w tworzeniu modeli matematycznych oraz zrozumienie pochodzących z eksperymentów danych biologicznych, typów danych, odpowiednich metod analitycznych i fundamentalnych pojęć statystycznych
• Zdolność do pracy w zespołach wielofunkcyjnych
• Dobra znajomość i praktyczne doświadczenie w pracy ze standardowym stackiem nauk o danych w R i Pythonie, w tym bibliotek używanych do czyszczenia danych, modelowania, wizualizacji i uczenia maszynowego
• Zrozumienie aplikacji internetowych opartych na danych oraz odpowiednich narzędzi, np. Plotly/Dash i R shiny, włączając wdrożenie
• Znajomość zarówno relacyjnych, jak i nierelacyjnych baz danych, w tym baz danych grafowych, oraz zrozumienie dobrych praktyk zarządzania danymi naukowymi
• Zrozumienie i przestrzeganie najlepszych praktyk w zakresie tworzenia oprogramowania w środowisku zespołowym
• Podstawowe zrozumienie technik głębokiego uczenia
• Umiejętność komunikacji zarówno pisemnej, jak i ustnej
• Zdolność do samodzielnego zarządzania i przyczyniania się do projektów
• Doświadczenie z systemami kontroli wersji i tworzeniem reprodukowalnych cyfrowych przepływów pracy

Pożądane umiejętności:

• Doświadczenie w tworzeniu modeli mechanistycznych
• Doświadczenie w projektowaniu modeli danych i zarządzaniu bazami danych
• Doświadczenie w tworzeniu modeli ADME
• Wiedza z zakresu biologii komórkowej, entomologii, fitopatologii, biologii rozwojowej
• Doświadczenie z programowaniem obiektowym

Dodatkowe informacje

Doceniamy i zachęcamy do różnorodności, która napędza naszą innowacyjność i daje lepsze wyniki od rynku. https://www.syngenta.com/careers/working-syngenta/diversity-and-inclusion

Czy wiesz, że? Syngenta została sklasyfikowana jako najlepszy pracodawca wg Science Journal