PostEra
PostEra
Ang PostEra ay isang kompanyang biotech at artificial intelligence na nakatuon sa pagpapahusay ng paraan ng pagtuklas ng mga bagong gamot. Ginagamit ng Proton platform nito ang machine learning sa medicinal chemistry upang matulungan ang mga mananaliksik na lutasin ang mga kumplikadong hamon sa pagtuklas ng gamot at mapabilis ang pagbuo ng mga posibleng therapy. Itinatag noong 2020, nakikipagtulungan ang PostEra sa mga organisasyong parmasyutiko kabilang ang Pfizer at Amgen sa mga pamamaraang gumagamit ng AI para sa pagbuo ng gamot.

Mananaliksik sa Machine Learning, Agentic Science sa PostEra (Remote)

Naghahanap ang PostEra ng Mananaliksik sa Machine Learning upang bumuo ng mga agentic system at adaptive model para sa AI-driven na biotechnology. Gagamit ang tungkulin ng mga computational method sa medicinal chemistry at pagtuklas ng gamot.

Paglalarawan

  • Bumuo ng agentic research function ng PostEra sa pamamagitan ng pag-automate ng mechanistic modeling ng mga biochemical at physiological process
  • Suriin ang biological data para sa target validation at suportahan ang mga desisyon sa pagtuklas ng gamot gamit ang machine learning model
  • Lumikha ng mga machine learning method na umaangkop sa mga bagong hamon sa pagtuklas ng gamot gamit ang limitadong labeled data
  • Bumuo ng molecular at tabular in-context learning system at foundation model gamit ang proprietary multimodal data
  • Suriin ang mga kaugnay na dating halimbawa at gawain, sukatin kung kailan nakatutulong o nakasasama ang transfer, at maghatid ng maaasahang prediksyon sa ilalim ng distribution shift
  • Tukuyin ang mga gawain, bumuo ng dataset at evaluation episode, magtakda ng baseline, magsanay at mag-scale ng mga modelo, magsagawa ng mahigpit na ablation, at isalin ang mabisang pamamaraan sa mga kakayahang siyentipiko
  • Bumuo at mag-benchmark ng mga agentic system para sa quantitative biological at physiological modeling
  • Pangunahan ang mga independiyenteng research project sa in-context learning, agentic system, few-shot adaptation, tabular foundation model, at molecular machine learning
  • Magdisenyo at magsanay ng mga modelong umaangkop sa mga bagong assay, endpoint, target, at chemical series
  • Suriin ang mga pamamaraan laban sa matitibay na baseline at lumikha ng mga test case na isinasaalang-alang ang bias sensitivity
  • Makipagtulungan sa mga siyentista sa potency modeling, ADME prediction, selectivity, lead optimization, at disenyo ng mga unang clinical study
  • Bumuo ng mahusay na training at data pipeline habang pinalalaki ang mga modelo sa molecular at tabular problem
  • Sumulat ng nababasa at reproducible na research code; idokumento ang mga eksperimento; at suportahan ang code review at shared modeling infrastructure
  • I-publish ang mga natuklasan sa mga nangungunang venue sa machine learning, medicinal chemistry, o computational biology at katawanin ang PostEra sa siyentipikong komunidad

Mga Kinakailangan

  • PhD sa machine learning o sa STEM research field na nakatuon sa pagbuo ng mga bagong machine learning method
  • Katibayan ng de-kalidad na pananaliksik sa pamamagitan ng mga publikasyon, open-source contribution, o katumbas na gawain
  • Matibay na research o engineering background sa modern machine learning, deep learning, o statistical modeling, na may mahusay na pag-unawa sa algorithmic theory
  • Kasanayan sa kahit isang kaugnay na larangan, kabilang ang agentic scientific workflow, machine learning para sa bioinformatics o clinical data, in-context learning, tabular learning, o few-shot learning
  • Praktikal na karanasan sa pagsasanay, pag-debug, at pagsusuri ng machine learning model sa Python gamit ang mga framework tulad ng PyTorch o JAX
  • Kakayahang gawing malinaw na machine learning project ang malabo o teknikal na tanong sa agham, na may dataset, gawain, baseline, metric, at validation plan
  • Kakayahang magdisenyo ng mahigpit na eksperimento, benchmark, at ablation na naghihiwalay sa tunay na pag-unlad mula sa bias at tumutukoy sa pinagmumulan ng pagbuti ng modelo
  • Komportableng magtrabaho sa startup kung saan nagbabago ang prayoridad, maaaring hindi perpekto ang data, at kasinghalaga ng model complexity ang mahusay na pagpapasya
  • Hindi kinakailangan ang karanasan sa pagtuklas ng gamot
  • Mas gusto: karanasan sa pagsasanay ng tabular foundation model para sa sparse, heterogeneous, small-data, o high-missingness setting
  • Mas gusto: karanasan sa pagbuo ng molecular in-context learning system o pag-angkop ng general-purpose in-context model sa molecular o scientific data
  • Mas gusto: karanasan sa pagsasanay ng malalaking modelo, kabilang ang mga system na may higit 1 bilyong parameter, distributed training, sharding, data at model parallelism, at malakihang data pipeline
  • Mas gusto: karanasan sa pagbuo ng AI co-scientist system para sa pisikal o biyolohikal na problema
  • Mas gusto: hands-on machine learning experience sa biological, biochemical, o clinical data
  • Mas gusto: karanasan sa pagdadala ng mga research model sa production scientific software o computational workflow

Mga Benepisyo

  • Equity allocation na 0,05% hanggang 0,1%
  • Proporsyonal na ina-adjust ang kompensasyon
  • Pagkilala sa loob ng organisasyon
  • Mga pagkakataon para sa makabuluhang promosyon

Mga Kaugnay na Trabaho

Cyera

Senior na Enterprise Account Executive, Nordics

Cyera

Pangunahan ang buong siklo ng pagbebenta ng mga solusyon ng Cyera sa seguridad ng cloud data at panganib sa data para sa mga customer sa Sweden. Bumuo ng ugnayan sa mga ehekutibo at gabayan ang masalimuot na mga kasunduan mula paghahanap ng prospect hanggang pagsasara.

Buksan
Cyera

Enterprise Account Executive, Nordics (Denmark, Remote)

Cyera

Magbenta ng mga solusyon ng Cyera para sa seguridad at pamamahala ng panganib ng data sa cloud sa mga enterprise customer sa Denmark. Pangasiwaan ang masalimuot na sales cycle para sa Fortune 500, mula paghahanap ng prospect hanggang pagsasara ng deal.

Buksan
Supermicro

Inhinyero sa Kalidad ng Software, Datos sa Paggawa

Supermicro
5,001 – 10,000 Mga Empleyado
LogisticsPagkonsultaPagmamanupaktura

Bumuo ng mga ETL pipeline, serbisyo ng datos sa PostgreSQL, at mga layer ng data warehouse para sa mga server at networking solution ng Supermicro. Suportahan ang analytics sa paggawa, mga sukatan ng kalidad, at pamamahala ng datos sa iba’t ibang lugar.

Buksan
Cyera

Senior Enterprise Account Executive, Nordics

Cyera

Pangunahan ang buong siklo ng pagbebenta ng mga solusyon ng Cyera sa seguridad ng cloud data at panganib sa data para sa mga customer na Fortune 500. Pangasiwaan ang paghahanap ng mga prospect, pagsasara ng kumplikadong kasunduan, at ugnayan sa mga executive sa buong Nordics.

Buksan
Element Solutions Inc

Tagapamahala ng mga Aplikasyon sa R&D, mga Materyal para sa Thermal Interface

Element Solutions Inc

Pangunahan ang inobasyon sa mga materyal para sa thermal interface ng mga solusyon sa electronic assembly ng MacDermid Alpha. Gabayan ang mga pangkat ng aplikasyon at pormulasyon, pakikipag-ugnayan sa kostumer, at estratehiyang teknikal.

Buksan
Cyera

Senior Account Executive, Komersyal na Nordiko

Cyera

Nagbebenta ng mga solusyon ng Cyera para sa seguridad ng cloud data at panganib sa data sa mga enterprise customer sa Denmark. Pinamamahalaan ang kumplikadong pagbebenta mula sa paghahanap ng prospect at pagbuo ng pipeline hanggang sa negosasyon at pagsasara.

Buksan
Supermicro

Onsite na Product Manager para sa Server — Supermicro, Taiwan

Supermicro
5,001 – 10,000 Mga Empleyado
LogisticsPagkonsultaPagmamanupaktura

Bumubuo ng mga pasadyang server product para sa mga customer ng Supermicro sa data center, cloud, at enterprise. Namamahala sa pagpapakilala ng produkto, pag-customize ng ODM, suporta sa produksyon, at mga teknikal na pangangailangan ng customer.

Buksan