Proxima est une entreprise de biotechnologie qui développe une plateforme intégrée de découverte pour concevoir et programmer les interactions entre protéines. Son approche associe l’intelligence artificielle générative, la génération avancée de données et la modélisation structurale afin d’identifier des médicaments fondés sur la proximité, notamment des inducteurs moléculaires, des modulateurs et des bloqueurs. Proxima collabore également avec des partenaires industriels pour faire progresser les découvertes de proximité induite vers des candidats médicaments.
Ingénieur en apprentissage automatique – télétravail à New York
Construisez des flux de travail Python et PyTorch pour la plateforme de découverte de médicaments fondée sur l’IA de Proxima. Améliorez le calcul scientifique, l’infrastructure d’apprentissage automatique et les outils qui aident les chercheurs à exécuter et à évaluer leurs expériences.
Description
- Créez des flux de travail scientifiques fiables que vos collègues peuvent exécuter, reproduire et dépanner avec un minimum d’intervention manuelle.
- Ajoutez des modèles, des jeux de données et des méthodes d’évaluation tout en préservant l’intégrité des données et la compatibilité avec les expériences existantes.
- Renforcez les flux de calcul grâce à une meilleure soumission des tâches, à la surveillance, à la récupération après incident et au suivi des artefacts.
- Identifiez et résolvez les goulots d’étranglement liés à la préparation des données, à l’exécution et à l’évaluation afin d’accélérer les itérations de recherche.
- Développez des bibliothèques, des services et des outils pour développeurs faciles à maintenir, avec des tests, une documentation et une surveillance adaptées.
- Contribuez à la culture d’une entreprise en forte expansion.
- Collaborez étroitement avec les chercheurs et les ingénieurs infrastructure.
- Développez votre expérience en automatisation, infrastructure, données et apprentissage automatique.
- Aidez les scientifiques à créer des modèles, à mener des expériences et à interpréter leurs résultats.
- Dépannez les systèmes déployés, de l’intégration des jeux de données d’entraînement et du diagnostic des tâches d’inférence bloquées à la création d’API pour les résultats scientifiques et à l’automatisation des processus manuels.
Exigences
- Solides bases en Python et en ingénierie logicielle, notamment en structures de données, conception d’interfaces, tests, concurrence et débogage méthodique.
- Expérience avérée dans la livraison de logiciels dont dépendent d’autres personnes, ainsi que dans leur maintenance et leur dépannage après publication.
- Expérience de la création ou de la prise en charge de flux de travail d’apprentissage automatique ou de calcul scientifique, avec une compréhension des liens entre données, exécution des modèles et évaluation.
- Une expérience de PyTorch est requise.
- Expérience de l’exécution de logiciels sous Linux.
- Expérience du travail avec des conteneurs.
- Expérience de la livraison de changements au moyen de tests automatisés et de CI/CD.
- Capacité à structurer des problèmes ambigus, à travailler de manière autonome et à expliquer les compromis techniques à l’aide de faits.
- Volonté de contribuer à l’automatisation, à l’infrastructure, aux données et à l’apprentissage automatique.
- Fort sens des responsabilités et communication claire avec les scientifiques et les ingénieurs.
- Capacité à utiliser efficacement les outils de développement assistés par IA tout en assumant la responsabilité de l’exactitude et de la maintenabilité du code produit.
- Une expérience de Kubernetes, des plateformes cloud, de l’orchestration de flux de travail, des bases de données ou de la biologie et de la chimie computationnelles constitue un atout.
- Une formation en biologie ou en chimie n’est pas requise.
Avantages
- L’offre ne précise aucun avantage, bénéfice ou élément de rémunération supplémentaire.