PostEra エージェント科学機械学習研究者（リモート）
PostEraは、AI主導のバイオテクノロジー向けにエージェントシステムと適応型モデルを構築する機械学習研究者を募集しています。この職務では、計算手法を医薬品化学と創薬に応用します。
仕事内容
- 生化学的・生理学的プロセスの機構モデリングを自動化し、PostEraのエージェント型研究機能を構築する
- 生物学的データを分析して標的を検証し、機械学習モデルで創薬の意思決定に情報を提供する
- ラベル付きデータが限られる新たな創薬課題に適応する機械学習手法を作成する
- 独自のマルチモーダルデータを用いて、分子および表形式のコンテキスト内学習システムと基盤モデルを開発する
- 関連する過去の例やタスクを評価し、転移が有効または有害になる条件を測定し、分布シフト下で信頼できる予測を提供する
- タスクを定義し、データセットと評価エピソードを構築し、ベースラインを確立し、モデルを訓練・拡張し、厳密なアブレーションを実施し、有効な手法を科学的能力へと転換する
- 定量的な生物学的・生理学的モデリングのためのエージェントシステムを開発し、ベンチマーク評価する
- コンテキスト内学習、エージェントシステム、少数ショット適応、表形式基盤モデル、分子機械学習の独立研究プロジェクトを主導する
- 新しいアッセイ、エンドポイント、標的、化学系列に適応するモデルを設計・訓練する
- 強力なベースラインに対して手法を評価し、バイアス感度を考慮したテストケースを作成する
- 科学者と協力し、活性モデリング、ADME予測、選択性、リード最適化、初期臨床試験の設計に取り組む
- 効率的な訓練・データパイプラインを構築し、分子および表形式の課題全体でモデルをスケールさせる
- 読みやすく再現可能な研究コードを記述し、実験を文書化し、コードレビューと共有モデリング基盤を支援する
- 主要な機械学習、医薬品化学、または計算生物学の学術媒体で成果を発表し、科学コミュニティ内でPostEraを代表する
応募要件
- 機械学習の博士号、または新しい機械学習手法の開発に重点を置くSTEM研究分野の博士号
- 論文発表、オープンソースへの貢献、または同等の業績を通じて、高品質な研究実績を示せること
- 現代的な機械学習、深層学習、または統計モデリングに関する強固な研究またはエンジニアリングの経験と、アルゴリズム理論への深い理解
- エージェント型科学ワークフロー、生物情報学または臨床データの機械学習、コンテキスト内学習、表形式学習、少数ショット学習など、少なくとも1つの関連分野に精通していること
- PythonとPyTorchやJAXなどのフレームワークを用いた機械学習モデルの訓練、デバッグ、評価の実務経験
- 曖昧な科学的または技術的な問いを、データセット、タスク、ベースライン、指標、検証計画を備えた明確な機械学習プロジェクトに落とし込めること
- 真の改善とバイアスを分離し、モデル改善の要因を特定する厳密な実験、ベンチマーク、アブレーションを設計できること
- 優先事項が変化し、データが不完全な場合もあるスタートアップで働くことに抵抗がなく、モデルの複雑さと同様に適切な判断を重視できること
- 創薬経験は必須ではない
- 歓迎：疎、異種、小規模データ、または欠損率の高い環境向けに表形式基盤モデルを訓練した経験
- 歓迎：分子コンテキスト内学習システムの開発、または汎用コンテキスト内モデルを分子・科学データに適応した経験
- 歓迎：10億超のパラメータを持つシステム、分散訓練、シャーディング、データ並列化とモデル並列化、大規模データパイプラインを含む大型モデルの訓練経験
- 歓迎：物理または生物学的課題向けのAI科学者協働システムを開発した経験
- 歓迎：生物学的、生化学的、または臨床データを用いた機械学習の実務経験
- 歓迎：研究モデルを本番環境の科学ソフトウェアまたは計算ワークフローへ移行した経験
福利厚生
- 0.05%から0.1%の株式配分
- 報酬は比例調整
- 組織内での評価
- 意義のある昇進機会