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BigHat Biosciences
BigHat Biosciences
51 – 200 Dipendenti
Assistenza sanitariaConsulenzaIndustria manifatturiera
BigHat Biosciences è un’azienda biotecnologica che sviluppa terapie basate su anticorpi per malattie difficili da trattare, comprese infezioni e tumori. La sua piattaforma Milliner combina l’apprendimento automatico con un laboratorio sperimentale ad alta velocità per progettare e sviluppare anticorpi, integrando modelli computazionali in un processo di scoperta sperimentale. L’azienda punta a migliorare la sicurezza e l’efficacia di potenziali terapie e porta avanti i propri programmi attraverso collaborazioni di ricerca e partnership.
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Offerte dell’azienda

Direttore o direttrice di machine learning, progettazione di anticorpi

Guida la strategia di machine learning e la modellazione per la progettazione di anticorpi in BigHat Biosciences, integrando modelli all’avanguardia, dati di laboratorio e automazione con LLM. Coordina un team senior interdisciplinare e contribuisce a migliorare i cicli di progettazione che supportano oltre 2.000 anticorpi ogni settimana.

USStati UnitiCACalifornia
250.000 $ – 365.000 $ / anno
IbridoTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
CloudPythonPyTorch

Descrizione

  • Definisce e perfeziona la roadmap di machine learning di BigHat.
  • Definisce la direzione futura del machine learning e rafforza la leadership di BigHat nel settore.
  • Costruisce modelli predittivi multiobiettivo usando il repository di dati e le capacità di generazione dei dati di BigHat.
  • Sviluppa e addestra modelli per la progettazione di anticorpi complessi e multispecifici.
  • Applica modelli all’avanguardia alle sfide di progettazione delle proteine usando i dataset di BigHat.
  • Collega il lavoro di laboratorio, le piattaforme computazionali, i dati e l’automazione con LLM per migliorare il ciclo di progettazione.
  • Guida la strategia unificata per LLM e machine learning in tutta l’organizzazione CIO.
  • Promuove un uso sicuro ed efficace di LLM, framework di agenti e metodi di valutazione basati sull’apprendimento per rinforzo.
  • Garantisce che la provenienza dei modelli e i benchmark siano mantenuti in modo affidabile in tutta l’infrastruttura.
  • Fa sì che i cicli di progettazione utilizzino le indicazioni dei modelli nei flussi di lavoro che progettano oltre 2.000 anticorpi a settimana.
  • Fornisce analisi computazionali, previsioni e insiemi ottimizzati di varianti per programmi interni e dei partner.
  • Trasforma le capacità di generazione dei dati e di modellazione in offerte per aziende di IA all’avanguardia e partner biofarmaceutici.
  • Definisce l’ambito dei progetti pilota e i criteri tecnici di successo, quindi li porta a termine.
  • Affianca e fa crescere un team senior di scienziati e ingegneri di machine learning.
  • Pubblica, presenta il proprio lavoro e partecipa alle comunità di machine learning e ingegneria delle proteine.

Requisiti

  • Dottorato in machine learning, informatica, biologia computazionale o un campo correlato.
  • Oltre otto anni di esperienza nello sviluppo e nell’applicazione di metodi avanzati di machine learning.
  • È fortemente preferibile un’esperienza nel settore.
  • Comprovata capacità di guidare team tecnici o programmi tecnici di rilievo.
  • Conoscenza approfondita e aggiornata del machine learning moderno, inclusi modelli generativi di sequenze e strutture proteiche, ottimizzazione bayesiana, apprendimento attivo, quantificazione dell’incertezza, modellazione predittiva efficiente nell’uso dei dati e apprendimento in contesto.
  • Ottime competenze in Python e PyTorch.
  • Esperienza con le moderne pratiche di ingegneria del software, il cloud computing e MLOps.
  • Esperienza nella distribuzione di sistemi di machine learning in produzione.
  • Conoscenza di riproducibilità, provenienza, benchmarking e tempi di ciclo.
  • Conoscenza pratica della biologia degli anticorpi, della loro sviluppabilità e dello sviluppo di farmaci, oppure capacità e volontà di apprendere rapidamente questi temi.
  • La familiarità con dati di display, NGS e dati biofisici ad alto rendimento costituisce un forte vantaggio.
  • Eccellenti capacità di comunicazione scritta e orale.
  • Capacità di collaborare efficacemente tra discipline con scienziati delle proteine, ingegneri dell’automazione, ingegneri del software e professionisti dello sviluppo di farmaci.
  • Credibilità con partner e interlocutori esterni.
  • Motivazione per la missione di BigHat e il suo potenziale impatto.

Benefit

  • Bonus
  • Opzioni azionarie
  • Benefit

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