职位
一个更健康的未来。这是推动我们创新的动力。不断推进科学进步，确保每个人今天和未来几代人都能获得所需的医疗服务。创造一个我们都能与所爱之人共度更多时光的世界。这就是让我们成为罗氏的原因。
人工智能、数据和计算科学的进步正在改变药物发现和开发。罗氏在基因泰克（gRED）和制药（pRED）的研究和早期开发组织展示了这些技术如何加速研发，利用数据和新型计算模型来推动影响。在gRED和pRED之间无缝的数据共享和模型访问对于最大化这些机会至关重要。新的计算科学卓越中心（CoE）是一个战略性、统一的团队，其目标是利用数据和人工智能（AI）的变革力量，帮助我们在pRED和gRED的科学家为全球患者提供更多创新和变革性的药物。
卓越中心（CoE）内的分析和工作流程小组致力于将复杂数据转化为可操作的见解，以推进药物发现和开发。我们利用尖端的高通量技术和基础的多模态机器学习模型来分析大规模生物和化学数据，从而深入了解分子行为并识别新的治疗机会。然而，尽管这些领域取得了进展，将原始数据和计算模型转化为有意义的见解仍然是一个关键挑战。在这个角色中，您将在数据科学、基因组学和工程学的交汇处工作，构建创新的分析工具，弥合数据生成和解释之间的差距，帮助开启科学发现和影响的新途径。
机会：
我们正在寻找一位高级科学软件工程师，开发分析和可视化驱动的工具，以支持药物靶点的识别和鉴定。在这个角色中，您将与跨职能合作伙伴密切合作，将计算方法和生物数据转化为直观的用户体验，使科学家能够探索证据、测试假设和评估新靶点。
您的工作将包括：
- 直接与生物学家、计算科学家和人工智能研究人员合作，了解分析工作流程，包括模糊或不断发展的科学需求，其中生物假设、数据质量和证据来源正在积极评估和改进。
- 识别、评估和应用新兴技术，以分析和可视化多样的组学、生化和生物物理数据集，以支持药物发现和开发。
- 设计和实施直观的分析工具，使科学团队能够访问、共享和解释异构的生物证据来源，抽象技术复杂性，同时实现科学洞察。
- 跨分布式科学、工程和设计团队合作，支持分析工具的演变，从早期探索性分析到稳健应用。
您是谁：
- 在计算生物学领域拥有博士学位，具有0-2年经验，或拥有学士/硕士学位并具有4年以上相关行业经验。
- 在实验环境中对复杂生物数据集进行推理的强大分析直觉，整合跨模式的证据以支持科学决策。
- 展示了将混乱的高维生物数据转化为可解释信号的经验，这些信号可以为生物假设提供信息。
- 使用基于Python或R的工具进行数据分析和可视化的经验（例如，Altair、Seaborn、Bokeh、Streamlit、Dash；ggplot2或Shiny），能够设计静态和交互式可视化，以传达见解并支持科学解释、讨论和决策。
- 在生物学、数据科学和计算的交界处工作的舒适度，将分析结果或模型输出转化为可解释的见解，以告知实验科学家并推动数据驱动的发现。
- 在探索性、未标准化的问题空间中与多学科团队密切合作的经验，其中问题、数据和成功标准随着时间的推移而演变。
- 熟悉现代Web框架和交互式、数据丰富的可视化库，如D3.js或Plotly。
- 好奇心、成长心态和在跨多样化、多学科团队中合作时发展新技能的热情。
在我们位于南旧金山的校园，预计每周至少在现场工作3天。
此职位不提供搬迁福利。
根据加利福尼亚州的主要工作地点，此职位的预期薪资范围为$142,500 - $264,700。实际薪酬将根据经验、资格、地理位置和法律允许的其他与工作相关的因素决定。根据个人和公司表现，可能会提供年度酌情奖金。此职位还符合下面提供的链接中详细说明的福利。
福利
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