AQEMIA je farmatehnološka tvrtka koja djeluje na raskrižju kvantne fizike, umjetne inteligencije i otkrivanja lijekova. Njezina vlastita tehnologija osmišljena je za stvaranje novih kandidata za lijekove bez oslanjanja na eksperimentalne podatke, čime istraživačima pomaže da brže istraže širok raspon mogućnosti. Tvrtka djeluje u područjima zdravstva, biotehnologije i umjetne inteligencije te nudi usmjereno okruženje za ljude zainteresirane za računalne pristupe farmaceutskom istraživanju.
Znanstvenik za primijenjena istraživanja umjetne inteligencije – hibridni rad u Parizu
Razvijajte modele dubokog i strojnog učenja za AQEMIA-inu platformu za otkrivanje lijekova. Surađujte s kemičarima i biolozima na određivanju prioriteta među spojevima i predviđanju molekularnih svojstava.
Opis
- Razvijajte napredne metode dubokog učenja, uključujući grafovske neuronske mreže, generativne modele i pristupe temeljene na fizici
- Provode istraživanja i proučavajte relevantnu znanstvenu literaturu
- Surađujte s istraživačkim timovima i timovima za otkrivanje lijekova kako biste modele pretvorili u praktične uvide
- Izrađujte pouzdane regresijske i rangirajuće modele na temelju molekularnih i bioloških skupova podataka
- Surađujte s kemičarima i biolozima na određivanju prioriteta među obećavajućim spojevima
- Vodite radne tokove strojnog učenja od postavljanja ciljeva i planiranja do komunikacije s dionicima
- Pružajte modele i predviđanja koji podržavaju svakodnevne radne procese znanstvenika
- Modelirajte molekularna svojstva i interakcije proteina i liganada
- Razvijajte sustave strojnog učenja za interne programe otkrivanja lijekova i programe partnera
Zahtjevi
- Magisterij ili doktorat iz računalnih znanosti, strojnog učenja, računalne kemije ili srodnog područja
- Dokazana sposobnost rješavanja problema, samostalnost i spremnost na suradnju
- Otprilike tri do pet godina iskustva u primjeni strojnog učenja u znanstvenom ili industrijskom okruženju
- Izvrsno poznavanje okvira za strojno učenje, uključujući PyTorch, TensorFlow i Scikit-learn
- Napredno znanje razvoja u Pythonu
- Iskustvo u korištenju biblioteka za znanstveno računarstvo
Pogodnosti
- Fleksibilne mogućnosti rada uz do dva dana rada na daljinu tjedno
- Rad iz ureda u središtu Pariza ili u londonskom King's Crossu
- Doprinosite naprednom otkrivanju lijekova i razvoju novih lijekova
- Surađujte s vodećim farmaceutskim tvrtkama
- Pridružite se interdisciplinarnoj grupi koja obuhvaća umjetnu inteligenciju, fiziku, biologiju, medicinsku kemiju i softversko inženjerstvo
- Dijelite svoje znanje, učite od kolega i pomozite oblikovati budućnost otkrivanja lijekova