11 – 50 Mga Empleyado
Sponsor ng Skilled Worker VisaAghamPagkain at inuminPangangalagang pangkalusuganAng Deep Science Ventures ay isang venture creation company na ginagawang mga startup na may malaking epekto ang kaalamang siyentipiko sa pamamagitan ng pagtutugma ng mga promising na oportunidad sa pananaliksik sa mga siyentistang may katangiang tagapagtatag. Saklaw ng gawain nito ang agrikultura, computing, klima, at parmasyutika, na nakatuon sa mga regenerative food system, mga pambihirang pagsulong sa computing, mga solusyon sa global warming, at mga therapy para sa paggamot ng mga sakit. Iniulat ng kumpanya na nakapaglunsad na ito ng 42 kumpanya, may 37 proyektong isinasagawa, nakalikom ng 160 milyong dolyar ng US sa pondo, at may portfolio na nagkakahalaga ng 430 milyong dolyar ng US.
Co-Founder at CTO, AI na Pagtuklas ng Gamot (Hybrid sa London)
Pangunahan ang AI platform ng Deep Science Ventures para hulaan ang mga resulta ng pagbuo ng gamot at mga klinikal na pagsubok. Hubugin ang balangkas ng pagsusuri, teknolohiyang pang-produksiyon, at founding technical team.
Paglalarawan
- Pangasiwaan at paunlarin ang kasalukuyang platform.
- Itakda ang technical roadmap at maghatid ng mga pagpapahusay sa platform.
- Tukuyin ang mga prediction task at iugnay ang ebidensiya sa oras ng pagpapasya sa mga resultang makikita sa hinaharap.
- Bumuo, magsuri, at maghambing ng mga estratehiya sa pagmomodelo.
- Sukatin ang predictive performance at calibration.
- Tukuyin kung saan maaasahan ang sistema at kung saan nananatiling limitado ang mga prediksiyon nito.
- Lutasin ang mga panganib sa pagsusuri na may kinalaman sa leakage, kalidad ng label, at kontaminasyon ng data.
- Mag-recruit ng unang technical team kapag nakakuha na ng pondo.
- Suportahan ang fundraising sa pamamagitan ng pagpapaliwanag sa mga investor ng technical approach, ebidensiya, limitasyon, at development roadmap.
- Ikaw mismo ang bumuo ng platform sa loob ng hindi bababa sa unang taon.
- Makipagtulungan sa mga founder sa biology at commercial na aspeto upang itakda ang direksiyon ng platform.
- Tumulong na mapabuti ang predictability ng therapeutic development at hubugin kung aling mga paggamot ang uusad.
Mga Kinakailangan
- Kinikilalang technical track record mula sa Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta AI, o katumbas na nangungunang AI laboratoryo.
- Karanasan sa pamumuno ng team o malaking technical programme.
- Kahandaang manatiling hands-on at personal na buuin ang platform.
- Karanasan sa pagdisenyo ng mga evaluation at benchmark, kabilang ang pagtukoy ng label, reliability checks, at leakage-resistant data splits.
- Malalim na kaalaman sa calibration, confidence intervals, base rates, at mga limitasyon ng maliliit o maingay na dataset.
- Malawak na kadalubhasaan sa hierarchical at Bayesian inference, classical statistics, graph learning kabilang ang graph neural networks, probabilistic graphical models, at learned calibration.
- Karanasan sa pagpapatakbo ng production LLM systems na may agent orchestration, tool integrations, context management, at regression-detection evaluation systems.
- Mahalaga bilang dagdag na kwalipikasyon ang karanasan sa pagpapatakbo ng maraming model provider sa production.
- Hands-on technical leadership, kabilang ang pag-review at pagsubok ng AI-generated code at automated pipelines.
- Kakayahang ipaliwanag ang uncertainty at mga limitasyon at matukoy kung kulang ang available na ebidensiya.
- Malinaw na technical communication sa mga collaborator at technical investor.
- Kahandaang lumipat sa full-time na tungkulin mula sa spin-out.
- Mas gusto ang mga kandidatong nakabase sa UK, bagama't maaaring posible ang relokasyon o remote work para sa tamang tao.
- Hindi dapat kasalukuyang bumubuo, o kamakailan lamang bumuo, ng kumpanyang nakabatay sa kaparehong agentic reasoning, knowledge graphs, at hypothesis generation para sa pagtuklas ng gamot.
- Mas gusto ang karanasan sa biology o clinical data.
- Mas gusto ang dating karanasan bilang founder.
- Mas gusto ang research, software, o open-source work na maaaring suriin.
- Mas gusto ang karanasan sa pagbuo ng evaluation o benchmarking infrastructure.
Mga Benepisyo
- Tunay na equity stake bilang co-founder.
- Operational platform at umiiral na nailathalang siyentipikong resulta.
- Technical authority mula sa simula, kabilang ang mga desisyong pang-arkitektura.
- Access sa international network ng Deep Science Ventures ng mga investor, advisor, at industrial partner.
- Access sa proprietary venture-building tools, resources, at processes.
- Patuloy na suporta pagkatapos ng spin-out para sa fundraising, commercial partnerships, recruitment, at team building.
- Full-time na commitment mula sa spin-out.
- Flexible na lokasyon, na maaaring payagan ang remote work para sa tamang tao.