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# Principal Machine Learning Scientist

- **Company:** Bayer AG
- **Location:** Wuppertal, Germany
- **Salary:** €104,300.0 - €126,500.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Bioinformatics, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Engineering, Pytorch, Pandas, Scikit Learn, Information Technology
- **Published:** October 3, 2026
- **Apply:** https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/12708-1586711-1-S

## About the Role

Du besitzt einen PhD-Abschluss im Bereich Computational Chemistry/Biology, Chem-/Bioinformatik, (Bio-)Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachbereich an der Schnittstelle von Life Sciences und Computer Sciences

 - Du bringst langjährige Berufserfahrung in der Industrie sowie tiefgehende Expertise in modernen Machine Learning-Methoden zur Modellierung von Biologie mit, z.B. Sequenz-zu-Funktion-Modelle, Nucleotid-Sprachmodelle, generative Methoden oder multimodale Fusions-Methoden

 - Du hast praktische Erfahrung mit ML-basierten Workflows für die biomolekulare Modellierung, Vorhersagen von Reaktionen auf Störungen, Genregulationsnetzwerken, digitalen Zwillingen oder Patienten-Phänotypisierung aus Multi-Omics-Daten

 - Du bist erfahren im Umgang mit groß angelegten biologischen Datensätzen wie Single-Cell-/Spatial-Omics, Bulk-Transcriptomics, Proteomics und Imaging sowie in der Integration heterogener Datenmodalitäten

 - Du überzeugst durch sehr gute Python-Programmierkenntnisse (z.B. PyTorch, pandas, scikit-learn) und Erfahrung in kollaborativer Softwareentwicklung nach Best Practices

 - Du bringst Kenntnisse in modernen Bioinformatik-Tools und DNA/RNA-Biologie sowie Erfahrung in agentischen KI-Workflows mit

 - Du zeigst wissenschaftliche Strenge, analytisches Denken, hohe Eigenmotivation und hast eine nachweisliche Erfolgsbilanz in der Forschung

 - Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Englisch in Wort und Schrift runden dein Profil ab

## Description

Du entwickelst, bewertest und wendest biologische Foundation-Modelle an, darunter Protein/RNA-Sprachmodelle, Single-Cell- und Spatial-Omics-Modelle sowie multimodale generative Architekturen

 - Du gestaltest virtuelle Zell- und Patienten-Modelle, die multi-scale, multimodale biologische Daten integrieren, um zelluläre Zustände zu simulieren und In-silico-Patienten-Stratifizierung zu unterstützen

 - Du identifizierst Möglichkeiten zur Beschleunigung laufender Drug Discovery-Projekte durch interne und externe KI-Fähigkeiten

 - Du kommunizierst und engagierst Dich mit verschiedenen Stakeholdern, darunter Biolog*innen, Chemiker*innen, Datenwissenschaftler*innen, R&D-Führungskräfte, Konsortialpartner*innen und die wissenschaftliche Community

 - Du hältst dich über neueste Entwicklungen im Bereich Foundation-Modelle, virtuelle Zell-/Patienten-Modellierung und verwandte Bereiche auf dem Laufenden und präsentierst sowohl intern als auch extern

 - Du arbeitest routinemäßig mit Kolleginnen aus R&D zusammen und interagierst gelegentlich mit BD&L, Industrieparter*innen sowie der akademischen Community

 - Du übernimmst die Leitung von Initiativen zur Integration von KI in die biomedizinische Forschung

 - Du förderst die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch im Team und mit externen Partner*innen