Terug naar overzicht
Vandaag zichtbaar op IKONSNieuwPopulair
AntwerpenHybrideUren in overleg<3mnd
Een toonaangevend onderzoeks- en ontwikkelingsbedrijf zoekt een Postdoctoral Scientist in Multimodale AI voor Biomedische Ontdekking. Deze rol draagt bij aan AI/ML-gestuurde medicijnontwikkeling binnen een multidisciplinaire organisatie die innovatieve oplossingen ontwikkelt met diverse biomedische data. De ideale kandidaat combineert sterke AI/ML-expertise met een solide begrip van biologische systemen en een toewijding aan het bevorderen van AI-gestuurde wetenschappelijke ontdekkingen.
Wat je doet
- Ontwikkelen en evalueren van multimodale AI/ML-methoden, inclusief fundamentele modellen, voorspellende modellen en generatieve benaderingen, voor diverse biologische data zoals high-content imaging, transcriptomics, proteomics, moleculaire structuren, preklinische en klinische assays, wetenschappelijke literatuur en kennisbanken.
- Ontwerpen van computationele benaderingen die biologisch zinvolle hypotheses genereren, experimenteel ontwerp informeren, ziekte mechanismen identificeren en de prioritering van targets of verbindingen ondersteunen.
- Samenwerken met biologen, chemici, computationele biologen, biostatistici, AI/ML-wetenschappers en data scientists om wetenschappelijke vragen te vertalen naar schaalbare AI-oplossingen.
- Ontwikkelen van workflows die heterogene bewijsbronnen integreren en rigoureuze, transparante wetenschappelijke besluitvorming ondersteunen.
- Bijdragen aan herbruikbare AI-platforms, softwaretools en datafundamenten die bedrijfsschaal biomedische AI-toepassingen mogelijk maken.
- Ontwikkelen van robuuste benchmarkingstrategieën, sterke baselines vaststellen en de generaliseerbaarheid, interpreteerbaarheid en biologische relevantie van modellen evalueren.
- Leiden van end-to-end onderzoeksactiviteiten, inclusief studieontwerp, hands-on codering, modelontwikkeling en -evaluatie, technische documentatie, voortgangsrapportage en communicatie van bevindingen.
- Documenteren en verspreiden van onderzoeksresultaten intern en extern, inclusief via publicaties in toonaangevende AI-, computationele biologie- en bio-informatica-locaties.
Profiel
- Ph.D. in Computationele Biologie, Bio-informatica, Computerwetenschappen, Biomedische Techniek, Toegepaste Wiskunde, Statistiek, Elektrotechniek of een gerelateerd kwantitatief vakgebied.
- Sterke expertise in machine learning, deep learning, foundation modeling of gerelateerde gebieden.
- Aantoonbare ervaring met het ontwikkelen en evalueren van machine learning-methoden voor wetenschappelijke of biomedische toepassingen.
- Hands-on ervaring met Python en moderne AI/ML-frameworks en -tools, zoals PyTorch, JAX, Hugging Face, Git-gebaseerde versiebeheer, Docker, Kubernetes of gelijkwaardige technologieën.
- Werkkennis van moleculaire en cellulaire biologie, genetica, ziektebiologie of medicijnontwikkeling, met het vermogen om computationele bevindingen te verbinden met biologische interpretatie en experimentele context.
- Ervaring met het analyseren van ten minste één biomedische modaliteit, zoals transcriptomics, proteomics, single-cell omics, high-content imaging, weefselbeeldvorming, ruimtelijke biologie of andere hoogdimensionale biologische data.
- Vermogen om effectief te werken in multidisciplinaire teams en complexe analytische bevindingen te communiceren naar zowel technische als wetenschappelijke belanghebbenden.
- Sterke wetenschappelijke communicatievaardigheden, met het vermogen om complexe methoden en bevindingen duidelijk te presenteren aan technische en wetenschappelijke doelgroepen.
Wensen
- Ervaring met het ontwikkelen van multimodale leersystemen die twee of meer biologische datamodaliteiten integreren.
- Ervaring met multimodale fundamentele modellen, zelf-gesuperviseerd leren, contrastief leren of generatieve modellering.
- Ervaring met het ontwerpen van AI-agenten, multi-agentsystemen of agentische workflows die wetenschappelijke redenering, hypothesegeneratie of experimentele planning ondersteunen.
- Bekendheid met retrieval-augmented generation, wetenschappelijke copiloten of autonome onderzoekssystemen die bewijs verzamelen uit biomedische literatuur, databases, kennisgrafieken en experimentele data.
- Ervaring met het ondersteunen van farmaceutische R&D-activiteiten zoals targetidentificatie, begrip van werkingsmechanismen, biomarkerontdekking, translationeel onderzoek, verbinding karakterisering of precisiegeneeskunde.
- Ervaring met het ontwikkelen van reproduceerbare onderzoeksoftware of het bijdragen aan gedeelde AI/ML-platforms.
Hoe solliciteren?
Bekijk de volledige opdrachttekst en sollicitatie-informatie zodra je sollicitatie op maat klaarstaat.
Bestel een sollicitatie op maat om de volledige opdracht en sollicitatie-informatie te bekijken.
Meer context, minder losse zoekuren.
Je krijgt net genoeg context om te beoordelen of deze opdracht interessant is. De volledige briefing, klantdetails en vervolgstappen blijven beschikbaar in de app.