Proxima — биотехнологическая компания, разрабатывающая интегрированную платформу для поиска, проектирования и программирования белковых взаимодействий. Ее подход объединяет генеративный ИИ, передовые методы создания данных и структурное моделирование для выявления лекарственных средств, основанных на сближении молекул, включая молекулярные индукторы, модуляторы и блокаторы. Proxima также сотрудничает с представителями отрасли, чтобы развивать открытия в области индуцированной близости и доводить их до разработки кандидатов в лекарственные препараты.
Инженер по машинному обучению — удалённая работа в Нью-Йорке
Создавайте рабочие процессы на Python и PyTorch для платформы Proxima по открытию лекарственных препаратов с помощью ИИ. Совершенствуйте научные вычисления, инфраструктуру машинного обучения и инструменты, помогающие исследователям проводить эксперименты и оценивать их результаты.
Описание
- Создавайте надёжные научные рабочие процессы, которые коллеги смогут выполнять, воспроизводить и устранять в них неполадки с минимальными ручными усилиями.
- Добавляйте модели, наборы данных и подходы к оценке, сохраняя целостность данных и совместимость с существующими экспериментами.
- Совершенствуйте вычислительные процессы за счёт улучшения отправки заданий, мониторинга, восстановления после сбоев и отслеживания артефактов.
- Находите и устраняйте узкие места при подготовке данных, выполнении и оценке, чтобы ускорить итерации исследований.
- Разрабатывайте поддерживаемые библиотеки, сервисы и инструменты для разработчиков с необходимым тестированием, документированием и мониторингом.
- Поддерживайте культуру быстро развивающейся компании.
- Тесно сотрудничайте с исследователями и инженерами инфраструктуры.
- Получайте опыт в автоматизации, инфраструктуре, данных и машинном обучении.
- Помогайте учёным создавать модели, проводить эксперименты и интерпретировать их результаты.
- Устраняйте неполадки в развёрнутых системах: от интеграции обучающих наборов данных и диагностики зависших заданий инференса до создания API для научных результатов и автоматизации ручных процессов.
Требования
- Глубокие знания Python и основ разработки программного обеспечения, включая структуры данных, проектирование интерфейсов, тестирование, конкурентность и методичную отладку.
- Подтверждённый опыт создания программного обеспечения, на которое полагаются другие, включая его сопровождение и устранение неполадок после выпуска.
- Опыт создания или поддержки рабочих процессов машинного обучения или научных вычислений, а также понимание связи между данными, выполнением моделей и оценкой.
- Опыт работы с PyTorch обязателен.
- Опыт запуска программного обеспечения в Linux.
- Опыт работы с контейнерами.
- Опыт доставки изменений с помощью автоматизированного тестирования и CI/CD.
- Умение структурировать неоднозначные задачи, работать самостоятельно и объяснять технические компромиссы на основе фактов.
- Готовность участвовать в задачах, связанных с автоматизацией, инфраструктурой, данными и машинным обучением.
- Высокое чувство ответственности и ясная коммуникация с учёными и инженерами.
- Умение эффективно использовать инструменты разработки с ИИ, сохраняя ответственность за корректность и сопровождаемость полученного кода.
- Опыт работы с Kubernetes, облачными платформами, оркестрацией рабочих процессов, базами данных или вычислительной биологией и химией будет преимуществом.
- Образование или опыт в области биологии или химии не требуются.
Преимущества
- В описании вакансии не указаны льготы, бонусы или дополнительная компенсация.