Deep Science Ventures هي شركة لتأسيس المشاريع، تحوّل المعرفة العلمية إلى شركات ناشئة عالية التأثير من خلال الجمع بين فرص بحثية واعدة وعلماء يتمتعون بصفات المؤسسين. يمتد عملها إلى مجالات الزراعة والحوسبة والمناخ وصناعة الأدوية، مع التركيز على أنظمة الغذاء التجديدية، والإنجازات في الحوسبة، والحلول للحد من الاحترار العالمي، والعلاجات القادرة على علاج الأمراض. وتفيد الشركة بأنها أطلقت 42 شركة، ولديها 37 مشروعًا قيد التطوير، واستقطبت تمويلًا بقيمة 160 مليون دولار، وتبلغ قيمة محفظتها 430 مليون دولار.
المؤسس المشارك ومدير التكنولوجيا التنفيذي، اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي (هجين في لندن)
تولَّ قيادة منصة Deep Science Ventures للذكاء الاصطناعي بهدف التنبؤ بنتائج تطوير الأدوية والتجارب السريرية. ساهم في صياغة إطار التقييم، وتقنية الإنتاج، والفريق التقني المؤسس.
الوصف
- تولَّ مسؤولية المنصة الحالية وطوّرها.
- ضع خارطة الطريق التقنية ونفّذ تحسينات المنصة.
- حدّد مهام التنبؤ واربط الأدلة المتاحة عند اتخاذ القرار بالنتائج اللاحقة.
- طوّر استراتيجيات النمذجة وقيّمها وقارن بينها.
- قِس الأداء التنبؤي والمعايرة.
- حدّد المجالات التي يعمل فيها النظام بموثوقية والمجالات التي تظل تنبؤاته فيها محدودة.
- عالج مخاطر التقييم المتعلقة بتسرب البيانات وجودة التصنيفات وتلوث البيانات.
- استقطب الفريق التقني الأول بعد تأمين التمويل.
- ادعم جمع التمويل من خلال شرح النهج التقني والأدلة والقيود وخارطة طريق التطوير للمستثمرين.
- ابنِ المنصة مباشرةً لمدة عام على الأقل.
- تعاون مع المؤسسين في مجالي الأحياء والتجارة لتحديد اتجاه المنصة.
- ساهم في تحسين قابلية التنبؤ بتطوير العلاجات وتحديد العلاجات التي ستنتقل إلى المراحل التالية.
المتطلبات
- سجل تقني معترف به في Google DeepMind أو OpenAI أو Anthropic أو Meta AI أو مختبر مماثل للذكاء الاصطناعي المتقدم.
- خبرة في قيادة فريق أو برنامج تقني كبير.
- الاستعداد للبقاء منخرطًا عمليًا وبناء المنصة شخصيًا.
- خبرة في تصميم التقييمات والمعايير المرجعية، بما يشمل تعريف التصنيفات وفحوصات الموثوقية وتقسيمات البيانات المقاومة للتسرب.
- معرفة قوية بالمعايرة وفواصل الثقة والمعدلات الأساسية وقيود مجموعات البيانات الصغيرة أو المشوشة.
- خبرة واسعة تشمل الاستدلال الهرمي والبايزي، والإحصاء الكلاسيكي، وتعلّم الرسوم البيانية بما في ذلك الشبكات العصبية الرسومية، والنماذج الرسومية الاحتمالية، والمعايرة المتعلَّمة.
- خبرة في تشغيل أنظمة نماذج اللغة الكبيرة في بيئات الإنتاج مع تنسيق الوكلاء وتكامل الأدوات وإدارة السياق وأنظمة تقييم لاكتشاف الانحدار.
- تُعدّ الخبرة في تشغيل مزودين متعددين للنماذج في بيئة الإنتاج ميزة إضافية.
- قيادة تقنية عملية، بما في ذلك مراجعة واختبار الشيفرات المولّدة بالذكاء الاصطناعي وخطوط المعالجة الآلية.
- القدرة على توضيح حالات عدم اليقين والقيود وتحديد متى تكون الأدلة المتاحة غير كافية.
- تواصل تقني واضح مع المتعاونين والمستثمرين التقنيين.
- الاستعداد للانتقال إلى دور بدوام كامل عند الانفصال عن الشركة الأم.
- يُفضّل المرشحون المقيمون في المملكة المتحدة، مع إمكانية الانتقال أو العمل عن بُعد للشخص المناسب.
- يجب ألا يكون المرشح بصدد بناء شركة، أو قد بنى مؤخرًا شركة، على الأساس نفسه المتمثل في الاستدلال الوكيلي ورسوم المعرفة وتوليد الفرضيات لاكتشاف الأدوية.
- تُفضّل الخبرة في علم الأحياء أو البيانات السريرية.
- تُفضّل خبرة سابقة في تأسيس الشركات.
- تُفضّل أعمال بحثية أو برمجية أو مفتوحة المصدر قابلة للمراجعة.
- تُفضّل الخبرة في بناء بنية تحتية للتقييم أو المقارنة المرجعية.
المزايا
- حصة حقيقية من أسهم المؤسس المشارك.
- منصة تشغيلية ونتيجة علمية منشورة حاليًا.
- صلاحية تقنية كاملة منذ البداية، بما في ذلك القرارات المعمارية.
- إمكانية الوصول إلى شبكة Deep Science Ventures الدولية من المستثمرين والمستشارين والشركاء الصناعيين.
- إمكانية الوصول إلى أدوات وموارد وعمليات بناء المشاريع الخاصة بـ Deep Science Ventures.
- دعم مستمر بعد الانفصال عن الشركة الأم في جمع التمويل والشراكات التجارية والتوظيف وبناء الفريق.
- التزام بدوام كامل عند الانفصال عن الشركة الأم.
- موقع عمل مرن، مع إمكانية العمل عن بُعد للشخص المناسب.