LogoFresh Jobs Ahead
BigHat Biosciences
BigHat Biosciences
51 – 200 Mitarbeitende
BeratungFertigungGesundheitswesen
BigHat Biosciences ist ein Biotechnologieunternehmen, das Antikörpertherapien für schwer behandelbare Krankheiten entwickelt, darunter Infektionen und Krebs. Die Milliner-Plattform des Unternehmens verbindet maschinelles Lernen mit einem Hochgeschwindigkeitslabor, um Antikörper zu entwerfen und zu optimieren. So werden rechnergestützte Modelle in einen experimentellen Entdeckungsprozess eingebunden. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, die Sicherheit und Wirksamkeit möglicher Therapien zu verbessern, und entwickelt seine Programme durch Forschungskooperationen und Partnerschaften weiter.
LinkedIn
Stellen im Unternehmen

Director Machine Learning für Antikörperdesign

Verantworten Sie die Machine-Learning-Strategie und die Modellierung für das Antikörperdesign bei BigHat Biosciences, indem Sie wegweisende Modelle, Labordaten und LLM-Automatisierung zusammenführen. Führen Sie ein erfahrenes interdisziplinäres Team und verbessern Sie Designzyklen, in denen jede Woche mehr als 2.000 Antikörper entwickelt werden.

USVereinigte StaatenCAKalifornien
250.000 $ – 365.000 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
CloudPythonPyTorch

Beschreibung

  • Legen Sie die Machine-Learning-Roadmap von BigHat fest und entwickeln Sie sie weiter.
  • Bestimmen Sie die künftige Ausrichtung des Machine Learnings und stärken Sie BigHats führende Position auf diesem Gebiet.
  • Erstellen Sie Modelle für mehrere Zielgrößen auf Basis des Datenbestands und der Möglichkeiten zur Datengenerierung von BigHat.
  • Entwickeln und trainieren Sie Modelle für das Design komplexer, multispezifischer Antikörper.
  • Nutzen Sie wegweisende Modelle und BigHats Datensätze für Herausforderungen im Proteindesign.
  • Verbinden Sie Laborarbeit, Rechenplattformen, Daten und LLM-Automatisierung, um den Designzyklus zu verbessern.
  • Steuern Sie die einheitliche LLM- und Machine-Learning-Strategie der CIO-Organisation.
  • Fördern Sie den sicheren und wirksamen Einsatz von LLMs, Agenten-Frameworks und Evaluierungsmethoden für bestärkendes Lernen.
  • Sorgen Sie dafür, dass Modellherkunft und Benchmarks zuverlässig in der Infrastruktur nachverfolgt werden.
  • Stellen Sie sicher, dass Designrunden Erkenntnisse aus Modellen in Arbeitsabläufen nutzen, in denen pro Woche mehr als 2.000 Antikörper entwickelt werden.
  • Erstellen Sie computergestützte Analysen und Vorhersagen sowie optimierte Varianten-Sets für interne Programme und Partnerprogramme.
  • Entwickeln Sie aus den Möglichkeiten zur Datengenerierung und Modellierung Angebote für führende KI-Unternehmen und Biopharma-Partner.
  • Legen Sie den Umfang von Pilotprojekten und technische Erfolgskriterien fest und setzen Sie die Projekte um.
  • Betreuen und fördern Sie ein erfahrenes Team aus Machine-Learning-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftlern sowie Ingenieurinnen und Ingenieuren.
  • Veröffentlichen Sie Fachbeiträge, halten Sie Vorträge und engagieren Sie sich in den Fachgemeinschaften für Machine Learning und Proteinengineering.

Anforderungen

  • Promotion in Machine Learning, Informatik, Computational Biology oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Mehr als acht Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Methoden.
  • Branchenerfahrung ist ausdrücklich erwünscht.
  • Nachgewiesene Fähigkeit, technische Teams oder große technische Programme zu leiten.
  • Fundierte, aktuelle Kenntnisse moderner Machine-Learning-Verfahren, einschließlich generativer Modelle für Proteinsequenzen und -strukturen, Bayesscher Optimierung, aktivem Lernen, Unsicherheitsquantifizierung, dateneffizienter prädiktiver Modellierung und In-Context-Learning.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch.
  • Erfahrung mit modernen Softwareentwicklungsmethoden, Cloud Computing und MLOps.
  • Erfahrung mit dem Einsatz von Machine Learning in Produktivsystemen.
  • Kenntnisse zu Reproduzierbarkeit, Herkunftsnachverfolgung, Benchmarking und Zykluszeit.
  • Grundkenntnisse der Antikörperbiologie, Entwickelbarkeit und Arzneimittelentwicklung oder die Fähigkeit und Bereitschaft, sich diese Kenntnisse rasch anzueignen.
  • Vertrautheit mit Display-Verfahren, NGS und biophysikalischen Hochdurchsatzdaten ist ein großer Vorteil.
  • Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
  • Fähigkeit, effektiv disziplinübergreifend mit Proteinwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern, Automatisierungsingenieurinnen und -ingenieuren, Softwareentwicklerinnen und -entwicklern sowie Fachleuten der Arzneimittelentwicklung zusammenzuarbeiten.
  • Glaubwürdigkeit bei Partnern und externem Publikum.
  • Motivation durch die Mission von BigHat und das damit verbundene Wirkungspotenzial.

Zusatzleistungen

  • Bonus
  • Aktienoptionen
  • Zusatzleistungen

Ähnliche Stellen

U.S. Bank

Leitende/r KI-Ingenieur/in für die Beschleunigung von Unternehmens-KI

U.S. Bank
BeratungLogistikVersicherungen
USVereinigte StaatenCAKalifornienCOColoradoILIllinoisMNMinnesotaNCNorth Carolina
149.515 $ – 175.900 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AzureCloudPython

Sie treiben die sichere, skalierbare Einführung von KI bei U.S. Bank voran – mit generativen KI-Lösungen, wiederverwendbaren Engineering-Frameworks und intelligenter Automatisierung. Gemeinsam mit Fachbereichen und Technologie-Teams bringen Sie unternehmensweite KI-Anwendungsfälle vom Konzept bis in die Produktion.

Öffnen
Gusto

Senior FP&A-KI-Architekt bei Gusto

Gusto
1.001 – 5.000 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenVersicherungen
USVereinigte StaatenCAKalifornien
225.000 $ – 250.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
ERPFluxPythonSQL

Gestalte KI-gestützte Planung, Prognosen und Berichterstattung für die CFO-Organisation von Gusto. Entwickle gesteuerte Finanzdatensysteme und automatisierte Abläufe, die bessere Entscheidungen ermöglichen.

Öffnen
Plenful

Staff Machine-Learning-Engineer, Plenful (San Francisco, hybrid)

Plenful
51 – 200 Mitarbeitende
GesundheitswesenKünstliche IntelligenzSaaS
USVereinigte StaatenCAKalifornienHybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
DockerKubernetesPythonPyTorch

Lege die Produktionsstrategie für Machine-Learning-Agenten, das Modell-Post-Training und die Evaluation fest. Entwickle KI-Automatisierung für das Gesundheitswesen, die Verwaltungsaufwand reduziert und die Compliance stärkt.

Öffnen