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BigHat Biosciences
BigHat Biosciences
51 – 200 Funcionários
ConsultoriaCuidados de saúdeIndústria de transformação
A BigHat Biosciences é uma empresa de biotecnologia que desenvolve terapias com anticorpos para doenças de difícil tratamento, incluindo infecções e cânceres. Sua plataforma Milliner combina aprendizado de máquina com um laboratório experimental de alta velocidade para projetar e desenvolver anticorpos, integrando modelos computacionais a um processo de descoberta experimental. A empresa se concentra em melhorar a segurança e a eficácia de possíveis terapias e avança seus programas por meio de colaborações de pesquisa e parcerias.
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Vagas da empresa

Diretor(a) de aprendizado de máquina, design de anticorpos

Lidere a estratégia de aprendizado de máquina e a modelagem de design de anticorpos na BigHat Biosciences, integrando modelos de ponta, dados de laboratório e automação com LLMs. Oriente uma equipe sênior interdisciplinar e ajude a aprimorar ciclos de design que dão suporte a mais de 2.000 anticorpos por semana.

USEstados UnidosCACalifórnia
$ 250.000 – $ 365.000 / ano
HíbridoTempo integralLíderIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
NuvemPythonPyTorch

Descrição

  • Defina e aperfeiçoe o roteiro de aprendizado de máquina da BigHat.
  • Defina os rumos futuros do aprendizado de máquina e amplie a liderança da BigHat na área.
  • Desenvolva modelos preditivos multiobjetivo usando o repositório de dados e os recursos de geração de dados da BigHat.
  • Desenvolva e treine modelos para o design de anticorpos complexos e multiespecíficos.
  • Aplique modelos de ponta a desafios de design de proteínas usando os conjuntos de dados da BigHat.
  • Conecte o trabalho de laboratório, as plataformas computacionais, os dados e a automação com LLMs para aprimorar o ciclo de design.
  • Oriente a estratégia unificada de LLMs e aprendizado de máquina em toda a organização de CIO.
  • Promova o uso seguro e eficaz de LLMs, estruturas de agentes e métodos de avaliação de aprendizado por reforço.
  • Garanta que a procedência dos modelos e os benchmarks sejam mantidos de forma confiável em toda a infraestrutura.
  • Garanta que as rodadas de design usem os insights dos modelos nos fluxos de trabalho que projetam mais de 2.000 anticorpos por semana.
  • Forneça análises computacionais, previsões e conjuntos de variantes otimizados para programas internos e de parceiros.
  • Transforme os recursos de geração de dados e modelagem em ofertas para empresas de IA de ponta e parceiros biofarmacêuticos.
  • Defina o escopo dos projetos-piloto e os critérios técnicos de sucesso e, em seguida, conduza sua execução.
  • Oriente e desenvolva uma equipe sênior de cientistas e engenheiros de aprendizado de máquina.
  • Publique, apresente e participe de comunidades de aprendizado de máquina e engenharia de proteínas.

Requisitos

  • Doutorado em aprendizado de máquina, ciência da computação, biologia computacional ou área relacionada.
  • Mais de oito anos de experiência desenvolvendo e aplicando métodos avançados de aprendizado de máquina.
  • Experiência no setor é fortemente desejável.
  • Histórico comprovado de liderança de equipes técnicas ou programas técnicos de grande porte.
  • Conhecimento profundo e atualizado de aprendizado de máquina moderno, incluindo modelos generativos de sequências e estruturas de proteínas, otimização bayesiana, aprendizado ativo, quantificação de incerteza, modelagem preditiva eficiente em dados e aprendizado em contexto.
  • Sólidos conhecimentos de Python e PyTorch.
  • Experiência com práticas modernas de engenharia de software, computação em nuvem e MLOps.
  • Experiência na implantação de aprendizado de máquina em sistemas de produção.
  • Conhecimento de reprodutibilidade, procedência, benchmarking e tempo de ciclo.
  • Conhecimento prático de biologia de anticorpos, desenvolvibilidade e desenvolvimento de medicamentos, ou capacidade e disposição para aprender rapidamente.
  • Familiaridade com dados de display, NGS e dados biofísicos de alto rendimento é uma grande vantagem.
  • Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal.
  • Capacidade de trabalhar com eficácia entre disciplinas, com cientistas de proteínas, engenheiros de automação, engenheiros de software e profissionais de desenvolvimento de medicamentos.
  • Credibilidade junto a parceiros e públicos externos.
  • Motivação pela missão da BigHat e pelo impacto potencial.

Benefícios

  • Bônus
  • Opções de ações
  • Benefícios

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