Proxima je biotehnološko podjetje, ki razvija integrirano platformo za odkrivanje zdravil, namenjeno načrtovanju in programiranju medsebojnega delovanja beljakovin. Njegov pristop združuje generativno umetno inteligenco, napredno ustvarjanje podatkov in strukturno modeliranje za prepoznavanje zdravil, ki temeljijo na bližini, vključno z molekularnimi induktorji, modulatorji in blokatorji. Proxima sodeluje tudi z industrijskimi partnerji pri napredovanju odkritij, povezanih z inducirano bližino, proti kandidatom za zdravila.
Inženir strojnega učenja – delo na daljavo iz New Yorka
Ustvarjanje delovnih tokov v Pythonu in PyTorchu za Proximino platformo za odkrivanje zdravil s pomočjo umetne inteligence. Izboljševanje znanstvenega računalništva, infrastrukture strojnega učenja in orodij, ki raziskovalcem pomagajo izvajati in vrednotiti poskuse.
Opis
- Ustvarjajte zanesljive znanstvene delovne tokove, ki jih lahko sodelavci izvajajo, reproducirajo in odpravljajo njihove težave z minimalnim ročnim delom.
- Dodajajte modele, podatkovne nize in pristope za vrednotenje ob ohranjanju celovitosti podatkov in združljivosti z obstoječimi poskusi.
- Izboljšujte računske delovne tokove z boljšim oddajanjem opravil, spremljanjem, obnovitvijo po napakah in sledenjem artefaktom.
- Odkrivajte in odpravljajte ozka grla pri pripravi podatkov, izvajanju in vrednotenju, da pospešite raziskovalne iteracije.
- Razvijajte vzdržljive knjižnice, storitve in razvijalska orodja, podprta z ustreznim testiranjem, dokumentacijo in spremljanjem.
- Podpirajte kulturo hitro rastočega podjetja.
- Tesno sodelujte z raziskovalci in inženirji infrastrukture.
- Pridobivajte izkušnje na področjih avtomatizacije, infrastrukture, podatkov in strojnega učenja.
- Pomagajte znanstvenikom ustvarjati modele, izvajati poskuse in razlagati njihove rezultate.
- Odpravljajte težave v nameščenih sistemih, od povezovanja podatkovnih nizov za učenje in diagnosticiranja zastojev pri inferenčnih opravilih do ustvarjanja API-jev za znanstvene rezultate in avtomatizacije ročnih procesov.
Zahteve
- Trdni temelji Pythona in programskega inženirstva, vključno s podatkovnimi strukturami, načrtovanjem vmesnikov, testiranjem, sočasnostjo in metodičnim odpravljanjem napak.
- Dokazane izkušnje z dobavo programske opreme, od katere so odvisni drugi, vključno z njenim vzdrževanjem in odpravljanjem težav po izdaji.
- Izkušnje z izdelavo ali podporo delovnih tokov strojnega učenja ali znanstvenega računalništva ter razumevanje povezave med podatki, izvajanjem modelov in vrednotenjem.
- Izkušnje s PyTorchom so zahtevane.
- Izkušnje z izvajanjem programske opreme v Linuxu.
- Izkušnje z delom s kontejnerji.
- Izkušnje z uvajanjem sprememb prek avtomatiziranega testiranja in CI/CD.
- Sposobnost strukturiranja nejasnih problemov, samostojnega dela in razlaganja tehničnih kompromisov na podlagi dokazov.
- Pripravljenost prispevati na področjih avtomatizacije, infrastrukture, podatkov in strojnega učenja.
- Močan občutek odgovornosti in jasna komunikacija z znanstveniki in inženirji.
- Sposobnost učinkovite uporabe orodij za razvoj z umetno inteligenco ob prevzemanju odgovornosti za pravilnost in vzdržljivost nastale kode.
- Izkušnje s Kubernetesom, oblačnimi platformami, orkestracijo delovnih tokov, podatkovnimi bazami ali računsko biologijo in kemijo so prednost.
- Znanje ali izkušnje iz biologije ali kemije niso zahtevane.
Ugodnosti
- V objavi niso navedene ugodnosti, dodatne prednosti ali dodatno plačilo.