Ich bin Gerald Siegwart - PhD Biotechnologie mit Jahren in der Pharma-Prozessentwicklung und einem MBA in Digital Transformation & AI. Beides nicht nur in der Theorie, sondern hands-on.
Mehr Daten sind nicht immer das Ziel. Bessere Entscheidungen schon.
PhD Biotechnologie, Jahre in Grundlagenforschung und Upstream-Prozessentwicklung in der Pharma. Irgendwann verschob sich die Frage: nicht mehr wie führe ich mehr Experimente durch, sondern wie führe ich klügere Experimente durch. Und wie holt man mehr aus Prozessdaten raus, die bereits vorhanden sind?
Das zog mich in Richtung DoE, statistische Modellierung und multivariate Datenanalyse. Bei Takeda habe ich das konkret umgesetzt: eine Miniatur-Upstream-Plattform aufgebaut die DoE-Ansätze in die frühe Prozessentwicklung integrierte, und zum Standard für alle Gene-Therapy-Programme wurde. Parallel liefen Data-Governance-Initiativen, Hybrid Modeling und statistische Beratung über mehrere cross-regionale Programme hinweg.
Nachdem Takeda die Site Orth im Jahr 2024 verkauft hat, war mein nächster logischer Schritt ein MBA in Digital Transformation & AI. Kein Karrierewechsel, sondern eine bewusste Erweiterung. Wissenschaft und Datenintelligenz verstärken sich gegenseitig.
Seit Abschluss meines MBA 2026 mache ich aktiv weiter. Der Stack wächst: Machine Learning und neuronale Netze, agentische KI-Systeme mit CrewAI, Automatisierungsworkflows mit n8n.
Die Schnittstelle zwischen Naturwissenschaft und Digitalisierung ist kein Zufallsprodukt. Sondern der Weg.
FH BFI Wien. Masterarbeit über KI-Regulierung in pharmazeutischen Produktionsumgebungen (EU AI Act, Annex 22, FDA-Ansätze).
Takeda, Orth. Data Governance, Hybrid Modeling, statistische Beratung. Cross-regionale Workstreams geleitet. Verantwortlich für Daten- und Digital-Themen der Arbeitsgruppe.
Takeda, Orth. Aufbau einer Miniatur-Upstream-Entwicklungsplattform mit DoE-Ansatz, wurde Standard-Werkzeug für alle Gene-Therapy-Programme. Verwendung von Computational Fluid Dynamics (CFD) etabliert.
Shire, Orth. Technologiescreening, Planung und Auswertung von Entwicklungsläufen. Bioreaktor-Charakterisierung und Upscaling. Testen von Raman-Spektroskopie und weiterer Sonden für den Upstream.
BOKU Wien, UFT Tulln. Verifizierung von Weizen-Kandidatengenen für Fusarium-Resistenz in Hefe. Betreuung von Studierenden.
BOKU Wien, mit Auszeichnung. Identifikation und Verifizierung von Weizenresistenzgenen gegen Fusarium graminearum.
Aufbau einer Miniatur-Upstream-Entwicklungsplattform bei Takeda mit DoE-Ansatz. Ermöglichte frühe und materialeffizientere Aussagen über kritische Prozessparameter. Wurde zum Standard-Entwicklungswerkzeug für alle Gene-Therapy-Programme. Bis zu 50 verschiedene Ansätze von einem Operator alleine handhabbar, für aussagekräftige Response-Surface DoEs. Scale-Up in den AMBR 250 mit eigenständiger, adaptierter DoE.
Homeserver auf einem NVIDIA Jetson Orin Nano. Lokale LLMs, n8n-Automatisierungsworkflows und ComfyUI für generative Bildgenerierung. Praktisches Verständnis von KI-Infrastruktur, Quantisierung und lokalem Deployment, ohne Cloud-Abhängigkeit.
Wahrnehmung und Bewertung geplanter EU-Regulierungen für Künstliche Intelligenz in der pharmazeutischen Produktion. Analyse der KI-Regulierungslandschaft und die Wahrnehmung innerhalb der Branche: Sichtbarkeit der Regulierung, herausfordernde Themenfelder und notwendiger Unterstützungsbedarf. EU AI Act, Annex 22 und FDA-Ansätze.
Du hast eine offene Stelle, ein Projekt das beide Welten verbindet, oder willst dich einfach fachlich austauschen?