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BigHat Biosciences
BigHat Biosciences
51 – 200 Empleados
Atención sanitariaConsultoríaManufactura
BigHat Biosciences es una empresa biotecnológica que desarrolla terapias con anticuerpos para enfermedades difíciles de tratar, incluidas infecciones y cánceres. Su plataforma Milliner combina aprendizaje automático con un laboratorio experimental de alta velocidad para diseñar y desarrollar anticuerpos, integrando modelos computacionales en un proceso de descubrimiento experimental. La empresa se centra en mejorar la seguridad y la eficacia de posibles terapias y avanza sus programas mediante colaboraciones de investigación y alianzas.
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Empleos de la empresa

Director de aprendizaje automático, diseño de anticuerpos

Lidera la estrategia de aprendizaje automático y el modelado del diseño de anticuerpos en BigHat Biosciences, integrando modelos de vanguardia, datos de laboratorio y automatización con LLM. Guía a un equipo interdisciplinario sénior y contribuye a mejorar ciclos de diseño que respaldan más de 2.000 anticuerpos cada semana.

USEstados UnidosCACalifornia
250.000 $ – 365.000 $ / año
HíbridoTiempo completoLíderIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
NubePythonPyTorch

Descripción

  • Define y perfecciona la hoja de ruta de aprendizaje automático de BigHat.
  • Define el rumbo futuro del aprendizaje automático e impulsa el liderazgo de BigHat en este campo.
  • Desarrolla modelos predictivos multiobjetivo con el repositorio de datos y las capacidades de generación de datos de BigHat.
  • Desarrolla y entrena modelos para el diseño de anticuerpos complejos y multiespecíficos.
  • Aplica modelos de vanguardia a retos de diseño de proteínas mediante los conjuntos de datos de BigHat.
  • Conecta el trabajo de laboratorio, las plataformas computacionales, los datos y la automatización con LLM para mejorar el ciclo de diseño.
  • Guía la estrategia unificada de LLM y aprendizaje automático en toda la organización de CIO.
  • Promueve el uso seguro y eficaz de LLM, marcos de agentes y métodos de evaluación de aprendizaje por refuerzo.
  • Garantiza que la procedencia de los modelos y los parámetros de referencia se mantengan de forma fiable en toda la infraestructura.
  • Asegura que las rondas de diseño aprovechen la información de los modelos en flujos de trabajo que diseñan más de 2.000 anticuerpos por semana.
  • Proporciona análisis computacionales, predicciones y conjuntos de variantes optimizados para programas internos y de socios.
  • Convierte las capacidades de generación de datos y modelado en ofertas para empresas de IA de vanguardia y socios biofarmacéuticos.
  • Define el alcance de los proyectos piloto y sus criterios técnicos de éxito, y luego los lleva a cabo.
  • Orienta y desarrolla a un equipo sénior de científicos e ingenieros de aprendizaje automático.
  • Publica, presenta y participa en comunidades de aprendizaje automático e ingeniería de proteínas.

Requisitos

  • Doctorado en aprendizaje automático, informática, biología computacional o un campo relacionado.
  • Más de ocho años de experiencia desarrollando y aplicando métodos avanzados de aprendizaje automático.
  • Se valora especialmente la experiencia en el sector.
  • Capacidad demostrada para liderar equipos técnicos o programas técnicos de gran envergadura.
  • Dominio profundo y actualizado del aprendizaje automático moderno, incluidos los modelos generativos de secuencias y estructuras de proteínas, la optimización bayesiana, el aprendizaje activo, la cuantificación de la incertidumbre, el modelado predictivo eficiente en datos y el aprendizaje en contexto.
  • Sólidas competencias en Python y PyTorch.
  • Experiencia con prácticas modernas de ingeniería de software, computación en la nube y MLOps.
  • Experiencia implementando aprendizaje automático en sistemas de producción.
  • Conocimientos de reproducibilidad, procedencia, evaluación comparativa y tiempo de ciclo.
  • Conocimientos prácticos de biología de anticuerpos, desarrollabilidad y desarrollo de fármacos, o capacidad y disposición para aprenderlos rápidamente.
  • Se valora mucho la familiaridad con datos de presentación, NGS y análisis biofísicos de alto rendimiento.
  • Excelentes habilidades de comunicación oral y escrita.
  • Capacidad para colaborar eficazmente entre disciplinas con especialistas en proteínas, ingeniería de automatización, ingeniería de software y desarrollo de fármacos.
  • Credibilidad ante socios y audiencias externas.
  • Motivación por la misión de BigHat y su posible impacto.

Beneficios

  • Bonificación
  • Opciones sobre acciones
  • Beneficios

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