Roche는 의약품 연구개발을 진단검사 및 디지털 헬스와 결합하는 글로벌 헬스케어 기업입니다. 더 이른 진단, 더욱 정밀한 치료, AI 기반 도구를 포함한 과학 중심의 혁신을 통해 환자 치료 결과를 개선하는 데 주력합니다. 암과 신경계 질환 등 복잡한 질환을 위한 솔루션을 개발하며, 전 세계의 의료 시스템, 연구 파트너 및 기타 이해관계자들과 협력하고 있습니다.
시니어 머신러닝 과학자: 합성 계획 및 최적화
합성 가능성을 고려한 분자 설계, 계획, 생성 및 최적화를 위한 머신러닝 모델을 개발합니다. Roche의 AI 기반 신약 발견 연구를 지원하는 자동화 합성 워크플로를 구축합니다.
설명
- 역합성, 합성 계획, 분자 생성, 합성 가능한 화학 공간 탐색을 포함해 합성 가능성을 고려한 분자 설계를 위한 머신러닝 방법을 발전시킨다.
- 독점 반응 데이터와 생화학 데이터를 결합해 히트 화합물 발굴 및 최적화를 위한 합성 인지 모델과 워크플로를 구축한다.
- 자동화 및 고처리량 합성 플랫폼과 연결되는 안정적이고 확장 가능한 능동학습 파이프라인을 개발한다.
- 화학 공간 커버리지, 정보 획득량 및 실험 효율을 향상하는 배치 합성 계획 알고리즘을 만든다.
- 논문 발표, 오픈소스 프로젝트 및 학회 발표를 통해 과학적 발전에 기여한다.
- Roche의 계산 과학자와 실험 과학자, 그리고 외부 학술 협력자와 협업한다.
- 합성 가능한 분자를 생성하는 머신러닝 접근법을 개발하고 생성 설계와 자동화 합성을 연결한다.
지원 자격
- 선형대수, 확률 및 최적화에 기반한 고급 머신러닝 전문성.
- 그래프 신경망, 시퀀스 또는 언어 모델, 강화학습에 대한 실무 경험.
- 합성 계획 및 분자 최적화에 사용되는 화학 개념에 대한 지식.
- 소분자 데이터세트를 다루고 RDKit 또는 OpenEye와 같은 화학정보학 도구를 사용한 경험.
- Python 숙련도.
- PyTorch 또는 JAX를 포함한 최신 머신러닝 프레임워크 사용 경험.
- 과학 소프트웨어 개발 배경.
- 머신러닝, 계산화학, 화학공학, 물리학, 통계학 또는 관련 정량 분야의 박사 학위나 이에 준하는 연구 경험.
- Scientist 직급은 업계 연구 경력 2년 이하, Senior Scientist 직급은 2년 초과의 업계 연구 경력.
- 학술지 또는 학회 논문, 혹은 관련 작업의 공개 포트폴리오를 통해 과학적 우수성을 입증한 실적.
- 우대 사항: 역합성 또는 합성 계획 모델 개발 경험.
- 우대 사항: 자동화 또는 고처리량 합성 경험.
복리후생
- 개인 및 회사의 성과에 따라 재량으로 연간 보너스가 제공될 수 있습니다.
- 복리후생에 관한 내용은 제공된 링크에서 확인할 수 있습니다.