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PostEra
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11 – 50 Dipendenti
Assistenza sanitariaBiotecnologiaIntelligenza artificiale
PostEra è un’azienda di biotecnologia e intelligenza artificiale impegnata a migliorare il modo in cui vengono scoperti nuovi farmaci. La sua piattaforma Proton applica l’apprendimento automatico alla chimica farmaceutica, aiutando i ricercatori ad affrontare le sfide complesse della scoperta di farmaci e ad accelerare lo sviluppo di potenziali terapie. Fondata nel 2020, PostEra collabora con organizzazioni farmaceutiche tra cui Pfizer e Amgen allo sviluppo di approcci basati sull’intelligenza artificiale per la ricerca di nuovi farmaci.
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Offerte dell’azienda

Ricercatore di apprendimento automatico, scienza agentica presso PostEra (Da remoto)

PostEra cerca un ricercatore di apprendimento automatico per sviluppare sistemi agentici e modelli adattivi per la biotecnologia guidata dall’IA. Il ruolo applica metodi computazionali alla chimica farmaceutica e alla scoperta di farmaci.

USStati Uniti
200.000 $ – 300.000 $ / anno
Da remotoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learningScienziato di ricerca sull'IA
PythonPyTorch

Descrizione

  • Sviluppare la funzione di ricerca agentica di PostEra automatizzando la modellazione meccanicistica dei processi biochimici e fisiologici
  • Analizzare dati biologici per convalidare i bersagli e orientare le decisioni di scoperta dei farmaci con modelli di apprendimento automatico
  • Creare metodi di apprendimento automatico che si adattino a nuove sfide nella scoperta di farmaci con dati etichettati limitati
  • Sviluppare sistemi di apprendimento in contesto e modelli fondazionali molecolari e tabellari utilizzando dati multimodali proprietari
  • Valutare esempi e attività precedenti pertinenti, misurare quando il trasferimento è utile o dannoso e fornire previsioni affidabili in presenza di cambiamenti nella distribuzione
  • Definire attività, creare set di dati ed episodi di valutazione, stabilire baseline, addestrare e scalare i modelli, eseguire ablazioni rigorose e trasformare i metodi efficaci in capacità scientifiche
  • Sviluppare e confrontare sistemi agentici per la modellazione biologica e fisiologica quantitativa
  • Guidare progetti di ricerca indipendenti su apprendimento in contesto, sistemi agentici, adattamento con pochi esempi, modelli fondazionali tabellari e apprendimento automatico molecolare
  • Progettare e addestrare modelli che si adattino a nuovi saggi, endpoint, bersagli e serie chimiche
  • Valutare i metodi rispetto a baseline solide e creare casi di test che tengano conto della sensibilità ai bias
  • Collaborare con gli scienziati sulla modellazione della potenza, la predizione ADME, la selettività, l’ottimizzazione dei composti guida e la progettazione dei primi studi clinici
  • Creare pipeline efficienti per l’addestramento e i dati, scalando al contempo i modelli per problemi molecolari e tabellari
  • Scrivere codice di ricerca leggibile e riproducibile, documentare gli esperimenti e supportare la revisione del codice e l’infrastruttura condivisa di modellazione
  • Pubblicare i risultati in riviste e conferenze di primo piano sull’apprendimento automatico, la chimica farmaceutica o la biologia computazionale e rappresentare PostEra nella comunità scientifica

Requisiti

  • Dottorato in apprendimento automatico o in un campo di ricerca scientifico, tecnologico, ingegneristico o matematico focalizzato sullo sviluppo di nuovi metodi di apprendimento automatico
  • Evidenza di ricerca di alta qualità attraverso pubblicazioni, contributi open source o attività comparabili
  • Solida esperienza di ricerca o ingegneria nell’apprendimento automatico moderno, nel deep learning o nella modellazione statistica, con una buona comprensione della teoria algoritmica
  • Competenza in almeno un’area pertinente, tra cui flussi di lavoro scientifici agentici, apprendimento automatico per bioinformatica o dati clinici, apprendimento in contesto, apprendimento tabellare o apprendimento con pochi esempi
  • Esperienza pratica nell’addestramento, nel debug e nella valutazione di modelli di apprendimento automatico in Python con framework come PyTorch o JAX
  • Capacità di trasformare domande scientifiche o tecniche ambigue in progetti di apprendimento automatico ben definiti, con set di dati, attività, baseline, metriche e piani di validazione
  • Capacità di progettare esperimenti, benchmark e ablazioni rigorosi che separino i miglioramenti reali dai bias e identifichino le fonti dei miglioramenti del modello
  • A proprio agio in una startup in cui le priorità cambiano, i dati possono essere imperfetti e il buon giudizio è importante quanto la complessità del modello
  • L’esperienza nella scoperta di farmaci non è richiesta
  • Preferibile: esperienza nell’addestramento di modelli fondazionali tabellari per contesti sparsi, eterogenei, con pochi dati o con molti valori mancanti
  • Preferibile: esperienza nello sviluppo di sistemi molecolari di apprendimento in contesto o nell’adattamento di modelli generici di apprendimento in contesto a dati molecolari o scientifici
  • Preferibile: esperienza nell’addestramento di modelli di grandi dimensioni, inclusi sistemi con oltre 1 miliardo di parametri, addestramento distribuito, sharding, parallelismo dei dati e dei modelli e pipeline di dati su larga scala
  • Preferibile: esperienza nello sviluppo di sistemi di copilota scientifico basati sull’IA per problemi fisici o biologici
  • Preferibile: esperienza pratica di apprendimento automatico con dati biologici, biochimici o clinici
  • Preferibile: esperienza nel portare modelli di ricerca in software scientifici di produzione o flussi di lavoro computazionali

Benefit

  • Assegnazione di partecipazioni azionarie dallo 0,05% allo 0,1%
  • Compenso adeguato proporzionalmente
  • Riconoscimento all’interno dell’organizzazione
  • Opportunità di crescita significativa

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