Deep Science Ventures

11 – 50 Pracownicy

Sponsor wizy dla wykwalifikowanych pracowników Nauka Opieka zdrowotna Żywność i napoje

Deep Science Ventures to firma tworząca przedsięwzięcia venture, która przekształca wiedzę naukową w startupy o dużym wpływie, łącząc obiecujące możliwości badawcze z naukowcami o predyspozycjach założycielskich. Jej działalność obejmuje rolnictwo, informatykę, klimat i farmację, ze szczególnym uwzględnieniem regeneratywnych systemów żywnościowych, przełomów obliczeniowych, rozwiązań przeciwdziałających globalnemu ociepleniu oraz terapii leczących choroby. Według danych firmy uruchomiono 42 spółki, 37 projektów znajduje się w fazie rozwoju, pozyskano 160 milionów dolarów finansowania, a wartość portfela wynosi 430 milionów dolarów.

Oferty pracy firmy

Współzałożyciel i CTO, odkrywanie leków z wykorzystaniem AI (praca hybrydowa, Londyn)

Pokieruj platformą AI Deep Science Ventures do prognozowania wyników opracowywania leków i badań klinicznych. Stwórz system oceny, technologię produkcyjną i pierwszy zespół techniczny.

2 tygodnie temu

Wielka Brytania Hybrydowo Pełny etat Poziom średni Senior Wymagany Język: angielski Dyrektor ds. technologii

Opis

Odpowiadać za rozwój istniejącej platformy.
Ustalać mapę drogową rozwoju technologicznego i wdrażać ulepszenia platformy.
Definiować zadania predykcyjne i łączyć dowody dostępne w momencie podejmowania decyzji z późniejszymi wynikami.
Opracowywać, oceniać i porównywać strategie modelowania.
Mierzyć skuteczność predykcyjną i kalibrację.
Ustalać, w których obszarach system działa niezawodnie, a gdzie jego prognozy pozostają ograniczone.
Rozwiązywać ryzyka związane z oceną, w tym wyciekiem danych, jakością etykiet i zanieczyszczeniem danych.
Zatrudnić pierwszy zespół techniczny po zapewnieniu finansowania.
Wspierać pozyskiwanie finansowania, przedstawiając inwestorom podejście techniczne, dowody, ograniczenia i mapę drogową rozwoju.
Samodzielnie budować platformę co najmniej przez pierwszy rok.
Współpracować z założycielami odpowiedzialnymi za biologię i rozwój komercyjny, aby wyznaczać kierunek platformy.
Pomagać zwiększać przewidywalność opracowywania terapii i kształtować decyzje dotyczące tego, które metody leczenia będą rozwijane.

Wymagania

Uznany dorobek techniczny zdobyty w Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta AI lub porównywalnym laboratorium zaawansowanej sztucznej inteligencji.
Doświadczenie w kierowaniu zespołem lub dużym programem technicznym.
Gotowość do pozostania zaangażowanym praktycznie i osobistego budowania platformy.
Doświadczenie w projektowaniu ewaluacji i benchmarków, w tym definiowaniu etykiet, sprawdzaniu niezawodności i tworzeniu odpornych na wyciek podziałów danych.
Bardzo dobra znajomość kalibracji, przedziałów ufności, częstości bazowych oraz ograniczeń małych lub zaszumionych zbiorów danych.
Szeroka wiedza obejmująca wnioskowanie hierarchiczne i bayesowskie, statystykę klasyczną, uczenie grafowe, w tym grafowe sieci neuronowe, probabilistyczne modele grafowe oraz uczenie kalibracji.
Doświadczenie w obsłudze produkcyjnych systemów LLM z orkiestracją agentów, integracją narzędzi, zarządzaniem kontekstem i systemami ewaluacji wykrywającymi regresje.
Doświadczenie w produkcyjnym uruchamianiu modeli wielu dostawców będzie dodatkowym atutem.
Praktyczne przywództwo techniczne, w tym przeglądanie i testowanie kodu generowanego przez AI oraz zautomatyzowanych potoków.
Umiejętność komunikowania niepewności i ograniczeń oraz rozpoznawania, kiedy dostępne dowody są niewystarczające.
Jasna komunikacja techniczna ze współpracownikami i inwestorami technologicznymi.
Gotowość do przejścia na pełny etat po wydzieleniu spółki.
Preferowani są kandydaci mieszkający w Wielkiej Brytanii, choć dla odpowiedniej osoby możliwa może być relokacja lub praca zdalna.
Kandydat nie może budować ani niedawno zbudować firmy opartej na tej samej podstawie rozumowania agentowego, grafów wiedzy i generowania hipotez na potrzeby odkrywania leków.
Preferowane doświadczenie w pracy z danymi biologicznymi lub klinicznymi.
Preferowane wcześniejsze doświadczenie założycielskie.
Preferowane są możliwe do zweryfikowania badania, oprogramowanie lub projekty open source.
Preferowane doświadczenie w budowaniu infrastruktury do ewaluacji lub benchmarkingu.

Benefity

Rzeczywisty udział kapitałowy współzałożyciela.
Działająca platforma operacyjna i opublikowany wynik naukowy.
Wpływ na kwestie techniczne od samego początku, w tym decyzje architektoniczne.
Dostęp do międzynarodowej sieci inwestorów, doradców i partnerów przemysłowych Deep Science Ventures.
Dostęp do własnych narzędzi, zasobów i procesów budowania przedsięwzięć.
Stałe wsparcie po wydzieleniu spółki w zakresie pozyskiwania finansowania, partnerstw komercyjnych, rekrutacji i budowania zespołu.
Pełnoetatowe zaangażowanie w wydzielonej spółce.
Elastyczne miejsce pracy, z możliwością pracy zdalnej dla odpowiedniej osoby.