AQEMIA ist ein Pharmatech-Unternehmen an der Schnittstelle von Quantenphysik, künstlicher Intelligenz und Wirkstoffforschung. Die proprietäre Technologie des Unternehmens wurde entwickelt, um neue Wirkstoffkandidaten zu generieren, ohne auf experimentelle Daten angewiesen zu sein. So können Forschende eine breite Palette an Möglichkeiten schneller untersuchen. Das Unternehmen ist in den Bereichen Gesundheitswesen, Biotechnologie und künstliche Intelligenz tätig und bietet ein fokussiertes Umfeld für Menschen, die sich für computergestützte Ansätze in der pharmazeutischen Forschung interessieren.
Wissenschaftler/in für angewandte KI-Forschung – Paris, hybrid
Entwickeln Sie Deep-Learning- und Machine-Learning-Modelle für AQEMIAs Plattform zur Wirkstoffentwicklung. Arbeiten Sie mit Chemikerinnen, Chemikern, Biologinnen und Biologen zusammen, um Verbindungen zu priorisieren und molekulare Eigenschaften vorherzusagen.
Beschreibung
- Entwickeln Sie fortschrittliche Deep-Learning-Methoden, darunter Graph-Neuronale-Netze, generative Modelle und physikbasierte Ansätze
- Führen Sie Forschungsarbeiten durch und prüfen Sie relevante wissenschaftliche Literatur
- Arbeiten Sie mit Forschungs- und Wirkstoffentwicklungsteams zusammen, um Modelle in praxisnahe Erkenntnisse zu überführen
- Erstellen Sie zuverlässige Regressions- und Rankingmodelle aus molekularen und biologischen Datensätzen
- Arbeiten Sie mit Chemikerinnen, Chemikern, Biologinnen und Biologen zusammen, um vielversprechende Verbindungen zu priorisieren
- Leiten Sie Machine-Learning-Arbeitsströme von der Zieldefinition und Zeitplanung bis zur Kommunikation mit Stakeholdern
- Stellen Sie Modelle und Vorhersagen bereit, die die täglichen Arbeitsabläufe von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern unterstützen
- Modellieren Sie molekulare Eigenschaften und Protein-Ligand-Interaktionen
- Entwickeln Sie Machine-Learning-Systeme für interne Wirkstoffentwicklungsprogramme und Programme von Partnern
Anforderungen
- Master- oder Doktorgrad in Informatik, Machine Learning, computergestützter Chemie oder einer verwandten Fachrichtung
- Nachgewiesene Problemlösungskompetenz, Selbstständigkeit und Bereitschaft zur Zusammenarbeit
- Etwa drei bis fünf Jahre Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning in wissenschaftlichen oder industriellen Umgebungen
- Sicherer Umgang mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Scikit-learn
- Ausgeprägte Kenntnisse in der Python-Entwicklung
- Erfahrung mit Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen
Zusatzleistungen
- Flexible Arbeitsmöglichkeiten mit bis zu zwei Remote-Tagen pro Woche
- Arbeiten Sie in Büros im Zentrum von Paris oder in London’s King’s Cross
- Tragen Sie zur fortschrittlichen Wirkstoffentwicklung und zur Entwicklung neuer Medikamente bei
- Arbeiten Sie mit führenden Pharmaunternehmen zusammen
- Werden Sie Teil eines interdisziplinären Teams aus den Bereichen KI, Physik, Biologie, medizinische Chemie und Softwareentwicklung
- Teilen Sie Ihr Fachwissen, lernen Sie von Kolleginnen und Kollegen und gestalten Sie die Zukunft der Wirkstoffentwicklung mit