Corteva Agriscience to firma naukowo-technologiczna skoncentrowana na rolnictwie, opracowująca rozwiązania w zakresie nasion, ochrony upraw i rolnictwa cyfrowego. Jej działalność koncentruje się na pomaganiu rolnikom w zwiększaniu produktywności, przy jednoczesnym wspieraniu bardziej zrównoważonych praktyk rolniczych i przyczynianiu się do długoterminowego bezpieczeństwa żywnościowego. Firma łączy wiedzę z zakresu nauk rolniczych, technologii i innowacji, aby sprostać złożonym wyzwaniom współczesnego rolnictwa.
Specjalista ds. analizy danych w odkrywaniu rozwiązań biologicznych
Wykorzystuj uczenie maszynowe i głębokie, aby łączyć dane Corteva dotyczące mikroorganizmów i związków naturalnych. Pomagaj opracowywać rozwiązania wspierające zdrowie roślin, identyfikując obiecujące kandydatury i rozwijając je.
Opis
- Wykorzystuj analizę danych w chemii i biologii, aby odkrywać mikroorganizmy i związki naturalne wspierające zdrowie roślin.
- Twórz modele predykcyjne na podstawie danych genomowych, metabolomicznych i fenotypowych, aby oceniać kandydatury i ustalać ich priorytety.
- Łącz wyniki z różnych ścieżek badawczych, aby odkrywać możliwości, które mogą umknąć pojedynczym zespołom badawczym.
- Oceniaj i stosuj aktualne metody sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego, w tym uczenie głębokie, aby wzmacniać modelowanie predykcyjne.
- Współpracuj z osobami z obszarów analizy danych, inżynierii, genomiki, metabolomiki, chemii i biologii.
- Rozwijaj zintegrowane procesy badawcze, wspierając ustalanie priorytetów i wybór kandydatur oraz rozwój rozwiązań opartych na mikroorganizmach i związkach naturalnych.
Wymagania
- Tytuł magistra i co najmniej pięć lat doświadczenia zawodowego po ukończeniu studiów lub stopień doktora w dziedzinie ilościowej, takiej jak analiza danych, statystyka, matematyka lub informatyka, albo w naukach przyrodniczych lub fizycznych, takich jak biologia czy chemia.
- Bardzo dobra znajomość biologii oraz umiejętność krytycznej oceny wyników modeli i opracowywania hipotez biologicznych i biochemicznych, które można zweryfikować i które mają znaczenie dla działalności firmy.
- Udokumentowane doświadczenie w stosowaniu nowoczesnych metod uczenia maszynowego i głębokiego.
- Praktyczne doświadczenie z aktualnymi narzędziami AI, takimi jak PyTorch, architektury transformerów lub metody generatywnej AI.
- Dobra znajomość matematyki i działania modeli, w tym projektowania procesu treningu, metryk oceny i kalibracji.
- Umiejętność samodzielnego formułowania pytań badawczych, określania kryteriów sukcesu i metod oceny oraz jasnego komunikowania wyników.
- Bardzo dobra znajomość języka Python lub porównywalnego języka programowania do przygotowywania i analizowania danych oraz zastosowań uczenia maszynowego.
- Doskonałe umiejętności komunikacji pisemnej i ustnej.
- Umiejętność wnoszenia wkładu w pracę interdyscyplinarnego zespołu projektowego.
- Dodatkowym atutem będzie doświadczenie w modelowaniu multimodalnym, integracyjnym lub modelowaniu cyfrowych bliźniaków.
- Dodatkowym atutem będzie doświadczenie w łączeniu danych genomowych, metabolomicznych lub fenotypowych na potrzeby modelowania predykcyjnego.
- Dodatkowym atutem będzie doświadczenie w stosowaniu generatywnej AI w naukach przyrodniczych.
- Dodatkowym atutem będzie wykształcenie lub doświadczenie w chemii związków naturalnych, biochemii lub mikrobiologii.
- Dodatkowym atutem będzie doświadczenie we wdrażaniu modeli uczenia maszynowego do środowiska produkcyjnego oraz stosowaniu praktyk MLOps, w tym kontroli wersji, konteneryzacji, orkiestracji przepływów pracy i tworzeniu powtarzalnych, łatwych w utrzymaniu potoków.
- Dodatkowym atutem będzie praktyczna znajomość systemów i platform chmurowych.
- Dodatkowym atutem będzie doświadczenie z agentowymi systemami AI, wykorzystaniem narzędzi lub architekturami wieloagentowymi.
Benefity
- Możliwości rozwoju i doskonalenia umiejętności.
- Ubezpieczenie zdrowotne dla Ciebie i Twojej rodziny od pierwszego dnia pracy.
- Cztery tygodnie płatnego urlopu i dwa tygodnie płatnego czasu na dbanie o dobrostan w każdym roku.
- Płatne dni świąteczne.
- Urlop rodzicielski trwający co najmniej 16 tygodni dla matek i ojców.
- Plan oszczędnościowy na emeryturę.
- Program dofinansowania nauki.