Johnson & Johnson
Johnson & Johnson
Johnson & Johnson er en global sundhedsvirksomhed, der arbejder inden for lægemidler, medicinsk udstyr og forbrugerprodukter til sundhed. Virksomhedens forskning og produktudvikling omfatter lægemidler og behandlinger inden for onkologi, immunologi, neurovidenskab samt hjerte- og lungesygdomme, foruden MedTech-løsninger til hjerte-kar-behandling, ortopædi, kirurgi og synspleje. Virksomhedens bredere aktiviteter omfatter også undervisning i sundhed og velvære, storskalaproduktion, investoraktiviteter og globale initiativer med social indvirkning, hvilket skaber muligheder inden for videnskabelige, kliniske, tekniske, produktionsrelaterede, kommercielle og virksomhedsomfattende funktioner.

Johnson & Johnson Ledende forsker i AI-ræsonnering til lægemiddelopdagelse (hybrid)

Led udviklingen af multimodal AI-ræsonnering og agentarkitekturer til Johnson & Johnsons pipeline for lægemiddelopdagelse. Frem forskningen inden for usikkerhedskvantificering, videnskabelig validering og beregningsbaseret lægemiddeludvikling.

Beskrivelse

  • Design en platform til AI-ræsonnering for translationelle sikkerhedsbeslutninger på tværs af lægemiddelopdagelse og -udvikling
  • Udvikl multimodale AI-systemer, der kombinerer videnskabelige data til handlingsrettede indsigter
  • Opbyg hukommelsesarkitekturer for agenter, der leverer vedvarende, kontekstbevidst intelligens fra opdagelse til udvikling
  • Led forskning i usikkerhedskvantificering og pålidelig AI-baseret videnskabelig ræsonnering
  • Anvend nye fremskridt inden for AI og maskinlæring på beregningsbaseret lægemiddelopdagelse
  • Vær mentor for forskere og led mindre forskningsgrupper
  • Evaluer AI-agenter i forhold til menneskelige eksperter og førende benchmarkmetoder
  • Del forskningsresultater gennem førende videnskabelige publikationer

Krav

  • Ph.d. i AI/ML eller en relateret disciplin såsom datalogi, maskinlæring, datavidenskab, anvendt matematik eller statistik
  • Mindst to års dokumenteret erhvervserfaring
  • Avanceret viden om Bayesiansk inferens, usikkerhedskvantificering, informationsteori, kausal inferens, grafneurale netværk og relaterede metoder
  • Praktisk erfaring med LangGraph, DSPy, mem0, PyTorch og TensorFlow
  • Exceptionelle evner inden for programmering i Python
  • Evne til at designe skalerbare systemer, der forbinder forskningsinnovation med produktionsimplementering
  • Evne til at lede små forskerteams
  • Foretrukket: kendskab til arbejdsgange inden for lægemiddelopdagelse og biologiske datatyper
  • Foretrukket: stærke kundskaber i statistik og teknikker til validering af modelpræstation
  • Foretrukket: kendskab til AWS og/eller Azure

Fordele

  • Konsolideret pensionsordning med pension
  • Opsparingsordning med 401(k)
  • 120 ferietimer pr. kalenderår
  • 40 sygefraværstimer pr. kalenderår, stigende til 48 timer for personer bosat i Colorado og 56 timer for personer bosat i Washington
  • 13 betalte helligdage pr. kalenderår, inklusive flydende helligdage
  • Op til 40 timer til arbejde, personlige forhold og familietid pr. kalenderår
  • 480 timers forældreorlov inden for ét år efter et barns fødsel, adoption eller anbringelse i plejefamilie
  • Sorgorlov på 240 timer ved dødsfald blandt nærmeste familie og 40 timer ved dødsfald blandt udvidet familie pr. kalenderår
  • 80 timers omsorgsorlov i en rullende periode på 52 uger
  • 32 timers frivilligorlov pr. kalenderår
  • 80 timers frihed til ægtefælle til militært personel pr. kalenderår
  • Inkluderende tilpasninger ved jobsamtaler og politikker for lige muligheder for ansættelse.
  • felter

Relaterede job

3Shape

Fullstackudvikler, ASP.NET Core og Angular

3Shape
1.001 – 5.000 Medarbejdere
FremstillingLogistikRådgivning

Byg Azure-baserede systemer til produktkonfiguration hos 3Shape, en virksomhed inden for dental- og høreteknologi. Udvikl mikrotjenester i ASP.NET Core, Angular-funktioner og DevOps-infrastruktur.

Åbn
General Motors

AI/ML-forsker på begynderniveau hos General Motors (hybrid, Mountain View)

General Motors

Forskn i avancerede AI-metoder, og udvikl prototyper inden for maskinlæring til General Motors’ tekniske udvikling og produktinnovation. I denne hybridrolle samarbejder du med GM’s R&D-forskere og ingeniørteams.

Åbn
Tether.to

AI-forskningsingeniør inden for modelkomprimering og kvantisering

Tether.to
11 – 50 Medarbejdere
FinansFintechKrypto

Udvikl komprimeringsmetoder til store sprogmodeller og vision-sprogmodeller, der bruges på Tethers blockchain-baserede platform for digital finans. Forbedr kvantisering, destillering og beskæring, så generativ AI kan køre effektivt på edge-enheder.

Åbn
General Motors

Forskningspraktikant inden for AI og maskinlæring, entry-level

General Motors

Forskningsarbejd med maskinlæring og robotteknologi til intelligent automatisering af produktion som sommerpraktikant hos General Motors. Udvikl læringsbaserede metoder til robotmanipulation, montage, planlægning og styring.

Åbn