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PAIR Finance GmbH —Berlin
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Principal Decision Scientist - Marketing
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Vollständige Stellenbeschreibung

A career at Pfizer offers opportunity, ownership and impact.

All over the world, Pfizer colleagues work together to positively impact health for everyone, everywhere. Our colleagues have the opportunity to grow and develop a career that offers both individual and company success; be part of an ownership culture that values diversity and where all colleagues are energized and engaged; and the ability to impact the health and lives of millions of people. Pfizer, a global leader in the biopharmaceutical industry, is continuously seeking top talent who are inspired by our purpose to innovate to bring therapies to patients that significantly improve their lives.

Right now, we are seeking highly qualified candidates to fill the position:

Senior Machine Learning Research Scientist (m/f/d) - Generative AI for Drug Design

Location: Berlin, Germany

Join our pioneering team at the forefront of AI-driven drug discovery.

As authors of the FLOWR and PILOT frameworks, we are expanding our group of machine learning research scientists to further advance the development and application of state-of-the-art generative models for both structure- and ligand-based drug design. In this role, you will design, implement, and validate novel machine learning tools that generate testable hypotheses and help accelerate the entire drug discovery continuum. You will work with Pfizer’s rich proprietary data, large-scale external datasets, and ultra-large data from strategic collaborations to push the boundaries of our machine learning capabilities. This is a unique opportunity to contribute to cutting-edge research while translating innovation into real-world impact for patients.

What You Will Do

Design, develop, and validate state-of-the-art machine learning models, with a focus on generative AI and self-supervised learning
Apply modern generative frameworks (e.g., diffusion or flow-based approaches) to molecular design challenges
Develop predictive models combining structural and biochemical data (e.g., binding affinity prediction)
Explore and implement novel representation learning approaches using large-scale, unlabeled datasets
Translate emerging research in machine learning into impactful applications in drug discovery
Collaborate with cross-functional experts in computational biology, chemistry, and medicine design
Contribute to publications, conferences, and external scientific engagement

Your Profile

We are looking for individuals with strong technical expertise and curiosity to drive innovation. You may bring experience through different pathways:

Required Qualifications:

Advanced degree or equivalent experience in Computer Science, Machine Learning, Mathematics, Computational Biology, or a related field
Proven experience in developing machine learning models and algorithms
Strong programming skills (e.g., Python)
Experience working with scientific or complex structured datasets

Preferred Qualifications:

Strong publication record in machine learning or computational science (e.g., NeurIPS, ICML, ICLR or comparable venues)
Hands-on experience implementing deep learning models using frameworks such as PyTorch
Expertise in modern generative modeling techniques, such as diffusion models, flow-matching approaches, reinforcement learning and/or self-supervised learning methods (e.g., JEPA)
Experience working with scientific data types relevant to drug discovery (e.g., molecular structures, protein data, or large-scale biological datasets)
Experience with high-performance computing environments (e.g., SLURM) and/or cloud platforms (e.g., AWS, Google Cloud)
Familiarity with cheminformatics tools (e.g., RDKit)
Proven ability to translate research ideas into applied solutions in a scientific or industrial setting

Technologies We Use

Slurm-based on-premise compute clusters, Google Cloud Platform, AWS, Docker, Kubernetes, Python (PyTorch, numpy, pandas, scikit-learn, RDKit).

„Breakthroughs that change patients’ lives“ - Unser klares Unternehmensziel ist es, Durchbrüche zu erreichen, die das Leben von PatienInnen verändern. Sie sind der Sinn unseres Tuns. Wenn Sie Teil dieser Vision sein wollen und die gleiche Leidenschaft teilen, ist Pfizer der ideale Ort, um eine Karriere zu beginnen oder um eine erfolgreich fortzusetzen.

Überzeugt?

Dann freuen wir uns über Ihre Online-Bewerbung mit vollständigen und aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf und Dateien wie Zeugnisse u.ä. können Sie unter „Meine Berufserfahrung" unter Ihrem Lebenslauf hinzufügen und hochladen).

Bitte beachten Sie, dass wir aus Datenschutzgründen ausschließlich Bewerbungen über unsere Plattform annehmen können.

Pfizer garantiert Chancengleichheit während des gesamten Bewerbungsprozesses sowie die Einhaltung der lokalen Gesetzgebungen in den jeweiligen Ländern, in denen Pfizer agiert. Pfizer schließt jegliche diskriminierende Faktoren aus, die u. a. das Geschlecht und Alter, die ethnische Zugehörigkeit, Religion oder Weltanschauung, sexuelle Orientierung oder Behinderung betreffen.

Inklusion von Menschen mit Behinderungen

Unser Anliegen ist es, allen Mitarbeitenden zu ermöglichen, dass Sie ihre Fähigkeiten und Kenntnisse voll einbringen und weiterentwickeln können. Wir sind stolz darauf, ein inklusiver Arbeitgeber zu sein, indem wir allen Bewerber:innen gleiche Chancen bieten. Wir ermutigen Sie, sich von Ihrer besten Seite zu zeigen, mit dem Wissen und dem Vertrauen, dass wir alle angemessenen Anpassungen vornehmen werden, um Ihre Bewerbung und Ihre zukünftige Karriere zu unterstützen. Ihre Reise mit Pfizer beginnt hier!

Pfizer endeavors to make www.pfizer.com/careers accessible to all users. If you would like to contact us regarding the accessibility of our website or need assistance completing the application process and/or interviewing, please email [email protected]. This is to be used solely for accommodation requests with respect to the accessibility of our website, online application process and/or interviewing. Requests for any other reason will not be returned.

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