Bei Bayer sind wir Visionär*innen und entschlossen, die größten Herausforderungen unseres Planeten zu überwinden und zu einer Welt beizutragen, in der genug Nahrung und ausreichende medizinische Versorgung für alle Menschen keine unerreichbaren Ziele mehr darstellen. Wir tun dies mit Energie, Neugier und purer Hingabe, lernen stets von den Menschen um uns herum, erweitern unsere Denkweise, verbessern unsere Fähigkeiten und definieren das „Unmögliche“ neu. Es gibt viele Gründe, sich uns anzuschließen: Wenn Du nach einer abwechslungsreichen und bedeutungsvollen beruflichen Zukunft strebst, in der Du gemeinsam mit anderen brillanten Köpfen wirklich etwas bewegen kannst, möchten wir Dich in unserem Team haben.
Modeling & Simulation Expert - Pharmacometrics (m/f/d)
ÜBER DIE ROLLE
Du begeisterst Dich dafür, neue Arzneimittel zu entwickeln, das volle Potenzial verfügbarer Daten auszuschöpfen und belastbare Evidenz für fundierte Entscheidungen zu generieren? Verstärke unsere Pharmakometrie‑Gruppe (PMX) und gestalte modellinformierte Arzneimittelentwicklung (Model‑Informed Drug Development, MIDD) mit.
Deine Modellierungskompetenz steht im Zentrum dieser Rolle:
- Du bearbeitest projektkritische Fragestellungen mithilfe mathematischer Modelle und überträgst die in Deiner Promotion erworbenen Methoden, Denkweise und Werkzeuge gezielt auf pharmakometrische Problemstellungen, die Entwicklungsentscheidungen unmittelbar informieren
- Du implementierst mathematische Modelle, statistische Analysen, Data‑Mining und Methoden des statistischen Lernens in einer wissenschaftlichen Programmiersprache
- Gemeinsam mit erfahrenen PMX‑Spezialistinnen und ‑Spezialisten sowie Kolleginnen/Kollegen aus anderen Modellierungsdisziplinen bist Du Teil eines MIDD‑Teams und übernimmst die End‑to‑End‑Verantwortung für PMX‑Analysen über alle Entwicklungsphasen hinweg – von der Datenexploration über Hypothesenbildung, Modellentwicklung, statistische Bewertung bis hin zu Interpretation, Kommunikation und Berichterstattung
WAS DU MITBRINGST
- Abgeschlossenes Hochschulstudium und Promotion in den Lebenswissenschaften (z. B. Pharmazie/Medizin), Ingenieurwissenschaften, Mathematik oder Statistik – mit klarem Schwerpunkt auf Modellierung und Datenanalyse
- Nachgewiesene Modellierungs‑ und Statistikkompetenz aus deiner Promotion, z. B. Modellentwicklung, Validierung, Unsicherheitsanalyse, Diagnostik, klare Dokumentation und Reproduzierbarkeit
- Fundierte Arbeitskenntnisse in Statistik und numerischer Optimierung sowie die Bereitschaft, dein Verständnis von Pharmakologie und PK/PD‑Konzepten zu vertiefen
- Ausgeprägte Fähigkeit, wissenschaftliche und analytische Workflows zu programmieren – einschließlich Datenaufbereitung, Visualisierung, reproduzierbarer Skripterstellung und Implementierung modellbasierter Methoden
- Neugier, analytische Stärke und die Motivation, in die PMX‑Rolle hineinzuwachsen
- Erste Berührungspunkte mit Populationsmodellierung (z. B. NONMEM/Monolix, nlmixr2/RxODE, mrgsolve) sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Fließendes Englisch (Wort und Schrift)
WAS WIR ANBIETEN
- Ein Arbeitsumfeld, in dem Zusammenarbeit wirklich Freude macht. Dich erwartet ein unterstützendes, wertschätzendes Team, das offene Kommunikation, gegenseitigen Respekt und wissenschaftliche Neugier lebt
- Einstieg in eine etablierte PMX/MIDD‑Umgebung mit Mentoring durch Senior‑Expertinnen und ‑Experten
- Strukturiertes Training in PMX‑Methodik und Toolchains (z. B. NONMEM, Monolix, PsN, mrgsolve, nlmixr2/RxODE)
- Mitarbeit an Projekten über mehrere therapeutischen Gebiete und Entwicklungsphasen hinweg
Unser Leistungspaket ist flexibel, wertschätzend und auf deine Lebensweise zugeschnitten, denn: Was dir wichtig ist, ist uns wichtig!
- Deine finanzielle Stabilität sichern wir durch ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, bestehend aus einem attraktiven Funktionseinkommen und einem leistungsorientierten Bonus. Darüber hinaus können Vorgesetzte durch Individuelle Einmalzahlungen oder den Top Performance Award herausragende Leistungen würdigen
- Ob hybride Arbeitsmodelle oder Teilzeit: Wann immer es möglich ist, geben wir Dir die Flexibilität zu arbeiten wie, wo und wann es für Dich am besten ist
- Deine Familie hat erste Priorität: Wir bieten liebevolle Konzernkitas an vielen Standorten, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung, Freistellung für die Pflege von Familienmitgliedern, Ferienprogramme und vieles mehr
- Deine Weiterentwicklung fördern wir durch Zugang zu Lern- und Entwicklungsmaßnahmen, Schulungen und Trainings der Bayer Learning Academy, Entwicklungsdialoge, sowie durch Coaching und Mentoringprogramme
- Deine Gesundheit und einen selbstfürsorglichen Lebensstil unterstützen wir durch viele Maßnahmen, wie kostenlose HealthChecks beim Werksarzt und Gesundheitsseminare
- Diversität feiern wir in einer inklusiven Arbeitsumgebung, in der Du willkommen geheißen, unterstützt und ermutigt wirst, Deine ganze Persönlichkeit einzubringen
Bitte sende uns Deinen Lebenslauf und ein kurzes Statement, in dem Du erläuterst, wie Du deine Modellierungserfahrung aus der Promotion auf pharmakometrische Fragestellungen überträgst. Wir freuen uns auf Deine Bewerbung.
DEINE BEWERBUNG
Dies ist deine Chance, dich mit uns gemeinsam den größten globalen Herausforderungen unserer Zeit zu stellen: die Gesundheit der Menschen zu erhalten, die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren und den Klimawandel zu verlangsamen. Du hast eine Stimme, Ideen und Perspektiven, die wir hören möchten. Denn unser Erfolg beginnt mit dir. Sei dabei. Sei Bayer.
Bayer begrüßt Bewerbungen aller Menschen ungeachtet von ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, sozialer Herkunft, Behinderung, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Religion, Familienstand, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder einem anderen sachfremden Kriterium nach geltendem Recht. Wir bekennen uns zu dem Grundsatz, alle Bewerber*innen fair zu behandeln und Benachteiligungen zu vermeiden.
Standort: Deutschland : Nordrhein-Westfalen : Wuppertal-Aprath || Deutschland : Berlin : Berlin
Division: Pharmaceuticals
Referenzcode: 856583