Corteva Agriscience je vědeckotechnologická společnost zaměřená na zemědělství, která vyvíjí řešení v oblasti osiv, ochrany plodin a digitálního zemědělství. Její činnost se soustředí na pomoc zemědělcům při zvyšování produktivity a zároveň podporuje udržitelnější zemědělské postupy a přispívá k dlouhodobému potravinovému zabezpečení. Společnost propojuje odborné znalosti v oblasti zemědělských věd, technologií a inovací s cílem řešit složité výzvy moderního zemědělství.
Datový vědec pro objevování biologických řešení
Využívejte strojové a hluboké učení k propojování dat společnosti Corteva o mikroorganismech a přírodních látkách. Pomáhejte vyvíjet řešení pro zdraví plodin tím, že budete určovat perspektivní kandidáty a posouvat je dál.
Popis
- Využívejte datovou vědu v chemii a biologii k objevování mikroorganismů a přírodních látek pro zdraví plodin.
- Vytvářejte prediktivní modely z genomických, metabolomických a fenotypových dat, vyhodnocujte kandidáty a určujte jejich priority.
- Propojujte poznatky z různých výzkumných procesů a odhalujte příležitosti, které by mohly v jednotlivých procesech uniknout pozornosti.
- Vyhodnocujte a používejte současné přístupy umělé inteligence a strojového učení včetně hlubokého učení, abyste posílili prediktivní modelování.
- Spolupracujte s kolegy z oblastí datové vědy, inženýrství, genomiky, metabolomiky, chemie a biologie.
- Rozvíjejte integrované výzkumné procesy, určujte priority kandidátů, podílejte se na jejich výběru a na vývoji řešení založených na mikroorganismech a přírodních látkách.
Požadavky
- Magisterský titul a alespoň pět let pracovních zkušeností po ukončení studia nebo doktorský titul v kvantitativním oboru, například datové vědě, statistice, matematice či informatice, nebo v biologických či fyzikálních vědách, například biologii nebo chemii.
- Dobrá znalost biologie a schopnost kriticky vyhodnocovat výstupy modelů a vytvářet ověřitelné biologické a biochemické hypotézy relevantní pro podnikání.
- Prokazatelné zkušenosti s moderními metodami strojového a hlubokého učení.
- Praktické zkušenosti se současnými nástroji umělé inteligence, například PyTorch, architekturami transformerů nebo metodami generativní AI.
- Dobrá znalost matematiky a chování modelů včetně návrhu trénování, hodnoticích metrik a kalibrace.
- Schopnost samostatně formulovat výzkumné otázky, stanovit kritéria úspěchu a metody hodnocení a jasně sdělovat výsledky.
- Dobrá znalost programování v Pythonu nebo srovnatelném jazyce pro přípravu a analýzu dat a aplikace strojového učení.
- Výborné písemné a ústní komunikační dovednosti.
- Schopnost přispívat k práci mezifunkčního projektového týmu.
- Výhodou jsou zkušenosti s multimodálním či integračním modelováním nebo modelováním digitálních dvojčat.
- Výhodou jsou zkušenosti s kombinováním genomických, metabolomických nebo fenotypových dat pro prediktivní modelování.
- Výhodou jsou zkušenosti s využitím generativní AI v biologických vědách.
- Výhodou je vzdělání nebo zkušenosti v oblasti chemie přírodních látek, biochemie či mikrobiologie.
- Výhodou jsou zkušenosti s nasazováním modelů strojového učení do produkčního prostředí a s postupy MLOps včetně správy verzí, kontejnerizace, orchestraci pracovních postupů a vytváření reprodukovatelných a udržovatelných datových procesů.
- Výhodou je praktická znalost cloudových výpočetních systémů a platforem.
- Výhodou jsou zkušenosti s agentními systémy AI, používáním nástrojů nebo multiagentními architekturami.
Benefity
- Možnosti profesního rozvoje a budování dovedností.
- Zdravotní pojištění pro vás a vaši rodinu od prvního dne zaměstnání.
- Čtyři týdny placeného volna a dva týdny placeného volna na podporu duševní pohody ročně.
- Placené svátky.
- Rodičovská dovolená v délce nejméně 16 týdnů pro matky i otce.
- Plán spoření na důchod.
- Program příspěvků na školné.