Corteva Agriscience ist ein auf die Landwirtschaft spezialisiertes Wissenschafts- und Technologieunternehmen, das Saatgut, Pflanzenschutzmittel und Lösungen für die digitale Landwirtschaft entwickelt. Im Mittelpunkt steht, Landwirte dabei zu unterstützen, ihre Produktivität zu steigern, nachhaltigere Anbaumethoden zu fördern und langfristig zur Ernährungssicherheit beizutragen. Das Unternehmen verbindet Fachwissen in Agrarwissenschaft, Technologie und Innovation, um komplexe Herausforderungen der modernen Landwirtschaft zu bewältigen.
Data Scientist für die Entdeckung biologischer Wirkstoffe
Nutzen Sie maschinelles Lernen und Deep Learning, um Daten aus der Entdeckung mikrobieller Wirkstoffe und Naturstoffe bei Corteva zu verknüpfen. Helfen Sie dabei, Lösungen für die Pflanzengesundheit zu entwickeln, indem Sie vielversprechende Kandidaten identifizieren und weiterentwickeln.
Beschreibung
- Setzen Sie Data Science in Chemie und Biologie ein, um mikrobielle Wirkstoffe und Naturstoffe für die Pflanzengesundheit zu entdecken.
- Entwickeln Sie Vorhersagemodelle auf Basis genomischer, metabolomischer und phänotypischer Daten, um Kandidaten zu bewerten und zu priorisieren.
- Führen Sie Erkenntnisse aus verschiedenen Entdeckungspipelines zusammen, um Chancen aufzudecken, die einzelne Pipelines möglicherweise übersehen.
- Bewerten und nutzen Sie aktuelle Ansätze der KI und des maschinellen Lernens, einschließlich Deep Learning, um Vorhersagemodelle zu verbessern.
- Arbeiten Sie mit Kolleginnen und Kollegen aus Data Science, Engineering, Genomik, Metabolomik, Chemie und Biologie zusammen.
- Entwickeln Sie integrierte Entdeckungspipelines weiter und unterstützen Sie die Priorisierung, Auswahl und Entwicklung von Lösungen auf Basis mikrobieller Wirkstoffe und Naturstoffe.
Anforderungen
- Masterabschluss und mindestens fünf Jahre Berufserfahrung nach dem Abschluss oder Promotion in einem quantitativen Fachgebiet wie Data Science, Statistik, Mathematik oder Informatik oder in einer Lebens- oder Naturwissenschaft wie Biologie oder Chemie.
- Fundierte biologische Kenntnisse sowie die Fähigkeit, Modellergebnisse kritisch zu bewerten und überprüfbare, geschäftsrelevante biologische und biochemische Hypothesen zu entwickeln.
- Nachgewiesene Erfahrung mit modernen Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learning.
- Praktische Erfahrung mit einem aktuellen KI-Toolkit, beispielsweise PyTorch, Transformer-Architekturen oder generativen KI-Methoden.
- Gutes Verständnis von Mathematik und Modellverhalten, einschließlich Trainingsdesign, Bewertungsmetriken und Kalibrierung.
- Fähigkeit, Forschungsfragen eigenständig zu formulieren, Erfolgskriterien und Bewertungsmethoden festzulegen und Ergebnisse klar zu vermitteln.
- Gute Python- oder vergleichbare Programmierkenntnisse für Datenaufbereitung, Analyse und Anwendungen des maschinellen Lernens.
- Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
- Fähigkeit, zu einem funktionsübergreifenden Projektteam beizutragen.
- Von Vorteil: Erfahrung mit multimodeller, integrativer oder Digital-Twin-Modellierung.
- Von Vorteil: Erfahrung mit der Kombination genomischer, metabolomischer oder phänotypischer Daten für Vorhersagemodelle.
- Von Vorteil: Erfahrung mit dem Einsatz generativer KI in den Lebenswissenschaften.
- Von Vorteil: Ausbildung oder Erfahrung in Naturstoffchemie, Biochemie oder Mikrobiologie.
- Von Vorteil: Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens im Produktivbetrieb und mit MLOps-Praktiken, einschließlich Versionsverwaltung, Containerisierung, Workflow-Orchestrierung sowie reproduzierbarer und wartbarer Pipelines.
- Von Vorteil: praktische Kenntnisse von Cloud-Computing-Systemen und -Plattformen.
- Von Vorteil: Erfahrung mit agentischen KI-Systemen oder Tool-Nutzung und Multi-Agenten-Architekturen.
Zusatzleistungen
- Entwicklungsmöglichkeiten zum Ausbau Ihrer Fähigkeiten.
- Krankenversicherung für Sie und Ihre Familie ab dem ersten Beschäftigungstag.
- Vier Wochen bezahlter Urlaub und zwei Wochen bezahlte Wellbeing-Zeit pro Jahr.
- Bezahlte Feiertage.
- Mindestens 16 Wochen Elternzeit für Mütter und Väter.
- Altersvorsorgeplan.
- Programm zur Erstattung von Studiengebühren.