Senior Applied AI/ML Engineer

Cambridge | Massachusetts | United States • Vor Ort • Senior • vor 8 Tagen
Machine Learning Engineer AI Data Science ki
Auf einen Blick

Senior Applied AI/ML Engineer zur Produktentwicklung im Life-Sciences-Bereich. Design und Deployment von KI/ML-Lösungen für pharmazeutische Arzneimittelentwicklung in Cambridge mit häufigen Kundeneinsätzen.

💰 $150.000–240.000/Jahr 📊 Senior 🕒 Vollzeit 🌍 Vor Ort 🗺️ EMEA
  • 10+ Jahre KI/ML-Erfahrung
  • Advanced Degree in Informatik/Daten/Biologie
  • Pharmazeutische Produktentwicklung
  • End-to-End-Product-Ownership
Reinforcement Learning
✅ Geeignet für
  • Senior KI/ML Engineers mit Pharma-Hintergrund
  • Candidates mit 10+ Jahren KI/ML-Erfahrung
  • Produktorientierte Forscher
🚫 Weniger geeignet
  • Remote-only Kandidaten (4-5 Tage/Woche vor Ort erforderlich)
  • Akademische Researcher ohne Produkterfahrung
  • Junior KI/ML Engineers
💡 Gut zu wissen
  • Cambridge, MA - 4-5 Tage pro Woche vor Ort für Kundeneinsätze
  • Kein Visa-Sponsoring verfügbar
  • Starker Fokus auf pharmaceutische Anwendungen

Über das Unternehmen

TetraScience ist das Scientific Data and AI Company, das Tetra OS für wissenschaftliche Intelligenz entwickelt. Das Unternehmen hilft führenden Life-Sciences-Firmen, fragmentierte Daten in KI-native Assets und wissenschaftliche Workflows zu transformieren. Das Applied AI Team konzentriert sich auf den Aufbau von KI-Tools zur Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung.

Deine Aufgaben

  • Design, Entwicklung, Training und Validierung von KI/ML-Produkten
  • Unterstützung von Executive Leadership bei technischer und kommerzieller Machbarkeit
  • Zusammenarbeit mit kommerziellen Teams zum Verständnis von KI-Impact in Life Sciences
  • Zusammenarbeit mit Cross-Funktionalen Teams beim Produktaufbau
  • Bis zu 4-5 Tage pro Woche vor Ort in der Boston-Region für Kundeneinsätze

Deine Voraussetzungen

  • Fortgeschrittener Abschluss in Biologischen, Daten- oder Informatik-Wissenschaften
  • 10+ Jahre KI/ML-Entwicklungserfahrung oder 5+ Jahre in kommerziellen Life-Sciences-Umgebungen
  • Portfolio mit End-to-End-Ownership von KI/ML-Produkten
  • Nachgewiesene Entwicklungskompetenz in ML Reinforcement Learning, Fine-Tuning oder LLM Agentic Governance
  • Erfahrung mit produktizierten Anwendungen für mehrere Gruppen
  • Ausgezeichnete schriftliche und verbale Kommunikation