11 – 50 Empleados
Patrocinador de visa para trabajadores cualificadosAlimentos y bebidasAtención sanitariaCienciaDeep Science Ventures es una empresa de creación de empresas que convierte el conocimiento científico en startups de alto impacto al combinar oportunidades de investigación prometedoras con científicos con perfil emprendedor. Su trabajo abarca la agricultura, la computación, el clima y la industria farmacéutica, con especial atención a los sistemas alimentarios regenerativos, los avances computacionales, las soluciones al calentamiento global y las terapias para curar enfermedades. La empresa informa de 42 empresas lanzadas, 37 proyectos en desarrollo, 160 millones de dólares en financiación atraída y una valoración de cartera de 430 millones de dólares.
Co fundador y CTO, descubrimiento de fármacos con IA (híbrido en Londres)
Lidera la plataforma de IA de Deep Science Ventures para predecir los resultados del desarrollo de fármacos y los ensayos clínicos. Define el marco de evaluación, la tecnología de producción y el equipo técnico fundador.
Descripción
- Dirigir y hacer avanzar la plataforma existente.
- Establecer la hoja de ruta técnica y ofrecer mejoras en la plataforma.
- Definir las tareas de predicción y conectar la evidencia disponible en el momento de la decisión con los resultados posteriores.
- Desarrollar, evaluar y comparar estrategias de modelización.
- Medir el rendimiento predictivo y la calibración.
- Determinar dónde el sistema funciona de forma fiable y dónde sus predicciones siguen siendo limitadas.
- Resolver los riesgos de evaluación relacionados con fugas de información, calidad de las etiquetas y contaminación de datos.
- Contratar al equipo técnico inicial una vez asegurada la financiación.
- Apoyar la captación de fondos comunicando a los inversores el enfoque técnico, la evidencia, las limitaciones y la hoja de ruta de desarrollo.
- Construir directamente la plataforma durante al menos el primer año.
- Colaborar con los fundadores de biología y del área comercial para definir la dirección de la plataforma.
- Ayudar a mejorar la previsibilidad del desarrollo terapéutico y a determinar qué tratamientos avanzan.
Requisitos
- Trayectoria técnica reconocida en Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta AI o un laboratorio comparable de IA de frontera.
- Experiencia liderando un equipo o un programa técnico importante.
- Disposición para seguir trabajando directamente en la tecnología y construir personalmente la plataforma.
- Experiencia diseñando evaluaciones y benchmarks, incluida la definición de etiquetas, las comprobaciones de fiabilidad y las divisiones de datos resistentes a fugas de información.
- Amplios conocimientos de calibración, intervalos de confianza, tasas base y las limitaciones de los conjuntos de datos pequeños o ruidosos.
- Amplia experiencia en inferencia jerárquica y bayesiana, estadística clásica, aprendizaje de grafos —incluidas las redes neuronales de grafos—, modelos gráficos probabilísticos y calibración aprendida.
- Experiencia operando sistemas LLM en producción con orquestación de agentes, integraciones de herramientas, gestión del contexto y sistemas de evaluación para detectar regresiones.
- Se valorará la experiencia ejecutando múltiples proveedores de modelos en producción.
- Liderazgo técnico práctico, incluida la revisión y las pruebas de código generado por IA y de canalizaciones automatizadas.
- Capacidad para comunicar la incertidumbre y las limitaciones, e identificar cuándo la evidencia disponible es insuficiente.
- Comunicación técnica clara con colaboradores e inversores técnicos.
- Disponibilidad para incorporarse a un puesto a tiempo completo cuando se produzca la escisión.
- Se prefieren candidatos con base en el Reino Unido, aunque la reubicación o el trabajo remoto podrían ser posibles para la persona adecuada.
- No estar construyendo ni haber construido recientemente una empresa basada en los mismos fundamentos de razonamiento agéntico, grafos de conocimiento y generación de hipótesis para el descubrimiento de fármacos.
- Se valorará la experiencia con datos biológicos o clínicos.
- Se valorará la experiencia previa como fundador.
- Se valorará contar con investigaciones, software o trabajos de código abierto que puedan revisarse.
- Se valorará la experiencia construyendo infraestructura de evaluación o benchmarking.
Beneficios
- Una participación accionarial real como cofundador.
- Una plataforma operativa y un resultado científico publicado existente.
- Autoridad técnica desde el inicio, incluidas las decisiones de arquitectura.
- Acceso a la red internacional de inversores, asesores y socios industriales de Deep Science Ventures.
- Acceso a herramientas, recursos y procesos propios de creación de empresas.
- Apoyo continuo después de la escisión en captación de fondos, alianzas comerciales, contratación y formación del equipo.
- Compromiso a tiempo completo cuando se produzca la escisión.
- Ubicación flexible, con posibilidad de trabajo remoto para la persona adecuada.