Proxima on biotehnoloogiaettevõte, mis arendab integreeritud avastusplatvormi valkudevaheliste koostoimete kavandamiseks ja programmeerimiseks. Selle lähenemisviis ühendab generatiivse tehisintellekti, täiustatud andmete genereerimise ja struktuurse modelleerimise, et tuvastada lähendamisel põhinevaid ravimeid, sealhulgas molekulaarseid indutseerijaid, modulaatoreid ja blokaatoreid. Proxima teeb koostööd ka tööstuspartneritega, et viia indutseeritud lähendamise avastused edasi ravimikandidaatide väljatöötamiseni.
Masinõppeinsener – kaugtöö New Yorgis
Loo Pythoni ja PyTorchi töövooge Proxima tehisintellektil põhinevale ravimite avastamise platvormile. Täiusta teadusarvutust, masinõppe taristut ja tööriistu, mis aitavad teadlastel katseid läbi viia ja hinnata.
Kirjeldus
- Loo usaldusväärseid teaduslikke töövooge, mida kolleegid saavad minimaalse käsitsitööga käivitada, korrata ja siluda.
- Lisa mudeleid, andmekogumeid ja hindamismeetodeid, säilitades andmete terviklikkuse ning ühilduvuse olemasolevate katsetega.
- Tugevda arvutustöövooge, täiustades tööde esitamist, jälgimist, tõrgetest taastumist ja artefaktide jälgimist.
- Leia ja lahenda andmete ettevalmistamise, käivitamise ja hindamise kitsaskohad, et kiirendada uurimistöö iteratsioone.
- Arenda hooldatavaid teeke, teenuseid ja arendajatööriistu, mida toetavad sobiv testimine, dokumentatsioon ja seire.
- Toeta kiiresti kasvava ettevõtte kultuuri.
- Tee tihedat koostööd teadlaste ja taristuinseneridega.
- Arenda kogemusi automatiseerimise, taristu, andmete ja masinõppe valdkonnas.
- Aita teadlastel luua mudeleid, teha katseid ja tõlgendada nende tulemusi.
- Siluta kasutusele võetud süsteeme alates treeningandmekogumite integreerimisest ja takerdunud järeldustööde diagnoosimisest kuni teadustulemuste API-de loomise ja käsitsiprotsesside automatiseerimiseni.
Nõuded
- Tugev Pythoni ja tarkvaratehnika aluspõhi, sealhulgas andmestruktuurid, liideste kavandamine, testimine, konkurentsus ja metoodiline silumine.
- Tõendatud kogemus tarkvara tarnimisel, millele teised tuginevad, sealhulgas selle hooldamisel ja silumisel pärast väljalaset.
- Kogemus masinõppe või teadusarvutuse töövoogude loomisel või toetamisel ning arusaam andmete, mudeli käitamise ja hindamise seostest.
- PyTorchi kogemus on nõutav.
- Kogemus tarkvara käitamisest Linuxis.
- Kogemus konteineritega töötamisel.
- Kogemus muudatuste tarnimisest automatiseeritud testimise ja CI/CD abil.
- Oskus struktureerida ebaselgeid probleeme, töötada iseseisvalt ja selgitada tehnilisi kompromisse tõenditele tuginedes.
- Valmisolek panustada automatiseerimise, taristu, andmete ja masinõppe valdkondades.
- Tugev vastutustunne ja selge suhtlus teadlaste ning inseneridega.
- Oskus kasutada tehisintellekti arendustööriistu tõhusalt, vastutades samal ajal loodud koodi õigsuse ja hooldatavuse eest.
- Kubernetes’i, pilveplatvormide, töövoogude orkestreerimise, andmebaaside või arvutusbioloogia ja -keemia kogemus tuleb kasuks.
- Bioloogia või keemia taust ei ole nõutav.
Hüved
- Töökuulutuses ei ole täpsustatud hüvesid, soodustusi ega lisatasu.