Deep Science Venturesは、有望な研究機会と起業家としての資質を持つ科学者を組み合わせ、科学的知見を社会に大きなインパクトをもたらすスタートアップへと転換する、ベンチャー創出企業です。農業、コンピューティング、気候、製薬の分野で活動し、再生型食料システム、コンピューティングの革新、地球温暖化への対策、疾病を治療する療法に重点を置いています。同社によると、これまでに42社を立ち上げ、37件のプロジェクトを開発中で、調達資金は総額1億6,000万ドル、ポートフォリオ評価額は4億3,000万ドルに達しています。
共同創業者兼CTO、AI創薬（ロンドン・ハイブリッド勤務）
Deep Science VenturesのAIプラットフォームを率い、医薬品開発と臨床試験の結果を予測します。 評価フレームワーク、生産技術、創業時の技術チームを形作ります。
仕事内容
- 既存プラットフォームを所有し、発展させる。
- 技術ロードマップを策定し、プラットフォームの改善を実現する。
- 予測タスクを定義し、意思決定時の証拠と後続の結果を結び付ける。
- モデリング戦略を開発、評価、比較する。
- 予測性能とキャリブレーションを測定する。
- システムが信頼性を発揮する領域と、予測に限界が残る領域を見極める。
- リーケージ、ラベル品質、データ汚染に関わる評価リスクを解決する。
- 資金調達後に初期の技術チームを採用する。
- 技術的アプローチ、証拠、限界、開発ロードマップを投資家に伝え、資金調達を支援する。
- 少なくとも最初の1年間は自らプラットフォームを構築する。
- 生物学および事業担当の共同創業者と連携し、プラットフォームの方向性を定める。
- 治療法開発の予測可能性を高め、どの治療法を前進させるかの判断に影響を与える。
応募要件
- Google DeepMind、OpenAI、Anthropic、Meta AI、または同等の最先端AI研究所で、認められた技術的実績がある。
- チームまたは大規模な技術プログラムを率いた経験がある。
- 現場で手を動かし、自らプラットフォームを構築する意思がある。
- ラベル定義、信頼性チェック、リーケージ耐性のあるデータ分割を含む、評価およびベンチマーク設計の経験がある。
- キャリブレーション、信頼区間、ベースレート、小規模またはノイズの多いデータセットの制約に関する深い知識がある。
- 階層的推論とベイズ推論、古典統計、グラフ学習（グラフニューラルネットワークを含む）、確率的グラフィカルモデル、学習型キャリブレーションにまたがる幅広い専門知識がある。
- エージェントオーケストレーション、ツール統合、コンテキスト管理、回帰検出評価システムを含む、本番LLMシステムの運用経験がある。
- 本番環境で複数のモデルプロバイダーを運用した経験があれば望ましい。
- AI生成コードや自動化パイプラインのレビュー・テストを含む、実践的な技術リーダーシップがある。
- 不確実性と限界を伝え、利用可能な証拠が不十分な場合を見極められる。
- 協業相手や技術投資家に明確に技術を伝えられる。
- スピンアウト後にフルタイムの役割へ移行できる。
- 英国在住の候補者を優先するが、適任者には転居またはリモート勤務が可能な場合がある。
- エージェント型推論、ナレッジグラフ、創薬のための仮説生成を同じ基盤とする会社を現在構築中でなく、最近構築していない。
- 生物学または臨床データの経験があれば望ましい。
- 創業経験があれば望ましい。
- レビュー可能な研究、ソフトウェア、またはオープンソースの実績があれば望ましい。
- 評価またはベンチマーク基盤を構築した経験があれば望ましい。
福利厚生
- 実質的な共同創業者としての株式持分。
- 運用可能なプラットフォームと、既に発表された科学的成果。
- アーキテクチャ上の決定を含む、当初からの技術的裁量。
- Deep Science Venturesの国際的な投資家、アドバイザー、産業パートナーのネットワークへのアクセス。
- 独自のベンチャー構築ツール、リソース、プロセスへのアクセス。
- スピンアウト後も、資金調達、事業提携、採用、チーム構築に関する継続的な支援。
- スピンアウト後のフルタイムのコミットメント。
- 勤務地は柔軟で、適任者にはリモート勤務が可能。