抗体設計担当 機械学習ディレクター
BigHat Biosciencesで機械学習戦略と抗体設計モデリングを主導し、最先端モデル、ラボデータ、LLM自動化を結び付けます。 シニアの学際的チームを率い、週2,000種類を超える抗体の設計を支える設計サイクルの改善に取り組みます。
仕事内容
- BigHatの機械学習ロードマップを策定し、磨き上げます。
- 機械学習の将来の方向性を定め、この分野におけるBigHatのリーダーシップを高めます。
- BigHatのデータリポジトリとデータ生成能力を活用し、多目的予測モデルを構築します。
- 複雑な多重特異性抗体の設計に向けたモデルを開発し、学習させます。
- BigHatのデータセットを用いて、タンパク質設計の課題に最先端モデルを適用します。
- ラボでの実験、計算プラットフォーム、データ、LLM自動化をつなぎ、設計サイクルを改善します。
- CIO組織全体にわたる統一的なLLMおよび機械学習戦略を主導します。
- LLM、エージェントフレームワーク、強化学習の評価手法を安全かつ効果的に活用できるよう推進します。
- モデルの来歴情報とベンチマークがインフラ全体で確実に引き継がれるようにします。
- 週2,000種類を超える抗体を設計するワークフロー全体で、設計ラウンドにモデルの知見を活用できるようにします。
- 社内プログラムやパートナープログラムに計算解析、予測、最適化したバリアントセットを提供します。
- データ生成とモデリングの能力を、先端AI企業やバイオ医薬品パートナー向けのサービスに展開します。
- パイロットの範囲と技術的な成功基準を定め、パイロットを実施します。
- シニアの機械学習研究者とエンジニアのチームを指導し、成長を支援します。
- 機械学習およびタンパク質工学のコミュニティで論文発表や登壇を行い、活動に参加します。
応募要件
- 機械学習、コンピューターサイエンス、計算生物学、または関連分野の博士号。
- 高度な機械学習手法の開発と応用における8年以上の経験。
- 業界での経験があれば望ましいです。
- 技術チームまたは大規模な技術プログラムを率いた実績。
- タンパク質配列・構造の生成モデル、ベイズ最適化、能動学習、不確実性定量化、データ効率の高い予測モデリング、インコンテキスト学習など、最新の機械学習に関する深く最新の知識。
- PythonとPyTorchの高いスキル。
- 最新のソフトウェアエンジニアリング手法、クラウドコンピューティング、MLOpsの経験。
- 本番システムへの機械学習モデルの導入経験。
- 再現性、来歴管理、ベンチマーク、サイクルタイムに関する知識。
- 抗体生物学、開発可能性、創薬開発に関する実務知識、またはこれらを迅速に学ぶ能力と意欲。
- ディスプレイ技術、NGS、高スループット生物物理データの知識があれば大きな強みになります。
- 優れた文章力と口頭でのコミュニケーション能力。
- タンパク質研究者、自動化エンジニア、ソフトウェアエンジニア、創薬開発者など、異なる分野の人々と効果的に協働できる能力。
- パートナーや社外の関係者から信頼を得られること。
- BigHatのミッションとその実現可能なインパクトに意欲を持てること。
福利厚生
- 賞与
- ストックオプション
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