11 – 50 Alkalmazottak
H1B-vízum szponzoraBiotechnológiaGyógyszeripari termékekMesterséges intelligenciaA Proxima olyan biotechnológiai vállalat, amely integrált felfedezési platformot fejleszt a fehérjekölcsönhatások tervezésére és programozására. Megközelítése a generatív mesterséges intelligenciát, a fejlett adatgenerálást és a szerkezeti modellezést ötvözi a közelségalapú gyógyszerek – köztük molekuláris induktorok, modulátorok és blokkolók – azonosítására. A Proxima iparági partnerekkel is együttműködik annak érdekében, hogy az indukált közelségen alapuló felfedezéseket gyógyszerjelöltekké fejlessze.
Gépi tanulási mérnök – New York, távmunka
Python- és PyTorch-munkafolyamatokat fejleszt a Proxima mesterséges intelligenciára épülő gyógyszerkutatási platformjához. Fejleszti a tudományos számítástechnikát, a gépi tanulási infrastruktúrát és azokat az eszközöket, amelyek segítik a kutatókat a kísérletek futtatásában és értékelésében.
Leírás
- Megbízható tudományos munkafolyamatokat hoz létre, amelyeket a kollégák minimális kézi beavatkozással futtathatnak, reprodukálhatnak és hibakereshetnek.
- Modelleket, adatkészleteket és értékelési módszereket ad hozzá az adatintegritás és a meglévő kísérletekkel való kompatibilitás megőrzése mellett.
- A feladatbeküldés, a megfigyelés, a hibákból való helyreállítás és az artefaktumok nyomon követésének fejlesztésével erősíti a számítási munkafolyamatokat.
- Feltárja és megszünteti az adat-előkészítés, a végrehajtás és az értékelés szűk keresztmetszeteit a kutatási iteráció felgyorsítása érdekében.
- Megfelelő teszteléssel, dokumentációval és megfigyeléssel támogatott, karbantartható könyvtárakat, szolgáltatásokat és fejlesztői eszközöket fejleszt.
- Hozzájárul a gyorsan bővülő vállalat kultúrájához.
- Szorosan együttműködik a kutatókkal és az infrastruktúramérnökökkel.
- Tapasztalatot szerez az automatizálás, az infrastruktúra, az adatok és a gépi tanulás területén.
- Segít a tudósoknak modelleket létrehozni, kísérleteket végezni és eredményeiket értelmezni.
- Telepített rendszerek hibáit hárítja el: a tanítási adatkészletek integrálásától és az elakadt következtetési feladatok diagnosztizálásától kezdve a tudományos eredményekhez készült API-k létrehozásán át a manuális folyamatok automatizálásáig.
Követelmények
- Erős Python- és szoftvermérnöki alapok, beleértve az adatstruktúrákat, az interfésztervezést, a tesztelést, a konkurenciát és a módszeres hibakeresést.
- Bizonyított tapasztalat olyan szoftverek szállításában, amelyekre mások támaszkodnak, beleértve a kiadás utáni karbantartást és hibakeresést is.
- Gépi tanulási vagy tudományos számítástechnikai munkafolyamatok fejlesztésének vagy támogatásának tapasztalata, valamint annak megértése, hogyan kapcsolódik egymáshoz az adat, a modellvégrehajtás és az értékelés.
- PyTorch-tapasztalat szükséges.
- Linuxon futó szoftverekkel szerzett tapasztalat.
- Konténerekkel szerzett munkatapasztalat.
- Automatizált teszteléssel és CI/CD-vel végzett változtatásszállítási tapasztalat.
- Képes strukturálni a nem egyértelmű problémákat, önállóan dolgozni és a technikai kompromisszumokat bizonyítékokkal magyarázni.
- Hajlandóság az automatizálás, az infrastruktúra, az adatok és a gépi tanulás területén is hozzájárulni.
- Erős felelősségvállalás és világos kommunikáció a tudósokkal és mérnökökkel.
- Képes hatékonyan használni a mesterséges intelligencián alapuló fejlesztői eszközöket, miközben felelősséget vállal az elkészült kód helyességéért és karbantarthatóságáért.
- A Kubernetes, a felhőplatformok, a munkafolyamat-orchesztráció, az adatbázisok, illetve a számítási biológia és kémia területén szerzett tapasztalat előnyt jelent.
- Biológiai vagy kémiai háttér nem szükséges.
Juttatások
- A hirdetés nem részletez juttatásokat, egyéb előnyöket vagy további kompenzációt.