Proxima je biotechnologická spoločnosť, ktorá vyvíja integrovanú platformu na objavovanie liečiv zameranú na navrhovanie a programovanie proteínových interakcií. Jej prístup spája generatívnu umelú inteligenciu, pokročilú tvorbu dát a štrukturálne modelovanie s cieľom identifikovať liečivá založené na priestorovej blízkosti vrátane molekulárnych induktorov, modulátorov a blokátorov. Proxima spolupracuje aj s priemyselnými partnermi na posúvaní objavov vyvolanej blízkosti smerom ku kandidátnym liečivám.
Inžinier strojového učenia – práca na diaľku z New Yorku
Tvorba pracovných postupov v Pythone a PyTorch pre platformu Proxima na objavovanie liekov pomocou umelej inteligencie. Zlepšovanie vedeckých výpočtov, infraštruktúry strojového učenia a nástrojov, ktoré výskumníkom pomáhajú spúšťať a vyhodnocovať experimenty.
Popis
- Vytvárať spoľahlivé vedecké pracovné postupy, ktoré môžu kolegovia vykonávať, reprodukovať a riešiť pri nich problémy s minimálnym manuálnym úsilím.
- Pridávať modely, súbory údajov a prístupy k vyhodnocovaniu pri zachovaní integrity údajov a kompatibility s existujúcimi experimentmi.
- Posilňovať výpočtové pracovné postupy zlepšovaním odosielania úloh, monitorovania, obnovy po zlyhaniach a sledovania artefaktov.
- Vyhľadávať a odstraňovať úzke miesta pri príprave údajov, vykonávaní a vyhodnocovaní s cieľom urýchliť výskumné iterácie.
- Vyvíjať udržiavateľné knižnice, služby a nástroje pre vývojárov podporené vhodným testovaním, dokumentáciou a monitorovaním.
- Podporovať kultúru rýchlo sa rozvíjajúcej spoločnosti.
- Úzko spolupracovať s výskumníkmi a inžiniermi infraštruktúry.
- Získavať skúsenosti v oblasti automatizácie, infraštruktúry, údajov a strojového učenia.
- Pomáhať vedcom vytvárať modely, vykonávať experimenty a interpretovať ich výsledky.
- Riešiť problémy v nasadených systémoch, od integrácie trénovacích súborov údajov a diagnostiky zaseknutých inferenčných úloh až po vytváranie API pre vedecké výsledky a automatizáciu manuálnych procesov.
Požiadavky
- Dobré základy Pythonu a softvérového inžinierstva vrátane dátových štruktúr, návrhu rozhraní, testovania, súbežnosti a systematického ladenia.
- Preukázateľné skúsenosti s dodávaním softvéru, od ktorého sú závislí iní, vrátane jeho údržby a riešenia problémov po vydaní.
- Skúsenosti s tvorbou alebo podporou pracovných postupov strojového učenia alebo vedeckých výpočtov a porozumenie prepojeniu údajov, vykonávania modelov a vyhodnocovania.
- Skúsenosti s PyTorch sú nevyhnutné.
- Skúsenosti so spúšťaním softvéru v systéme Linux.
- Skúsenosti s prácou s kontajnermi.
- Skúsenosti s dodávaním zmien prostredníctvom automatizovaného testovania a CI/CD.
- Schopnosť štruktúrovať nejednoznačné problémy, pracovať samostatne a vysvetľovať technické kompromisy na základe dôkazov.
- Ochota prispievať v oblasti automatizácie, infraštruktúry, údajov a strojového učenia.
- Silný zmysel pre zodpovednosť a jasná komunikácia s vedcami a inžiniermi.
- Schopnosť efektívne používať nástroje na vývoj s umelou inteligenciou a zároveň niesť zodpovednosť za správnosť a udržiavateľnosť výsledného kódu.
- Skúsenosti s Kubernetes, cloudovými platformami, orchestráciou pracovných postupov, databázami alebo výpočtovou biológiou a chémiou sú výhodou.
- Vzdelanie alebo prax v biológii či chémii sa nevyžaduje.
Benefity
- V pracovnej ponuke sa neuvádzajú benefity, výhody ani dodatočná kompenzácia.