AQEMIA je farmacevtsko-tehnološko podjetje, ki deluje na presečišču kvantne fizike, umetne inteligence in odkrivanja zdravil. Njegova lastna tehnologija je zasnovana za ustvarjanje novih kandidatov za zdravila brez zanašanja na eksperimentalne podatke, s čimer raziskovalcem pomaga hitreje raziskati širok nabor možnosti. Podjetje deluje na področjih zdravstva, biotehnologije in umetne inteligence ter ponuja osredotočeno okolje za ljudi, ki jih zanimajo računalniški pristopi k farmacevtskim raziskavam.
Raziskovalni znanstvenik za uporabno umetno inteligenco – hibridno delo v Parizu
Razvijajte modele globokega in strojnega učenja za platformo AQEMIA za odkrivanje zdravil. Sodelujte s kemiki in biologi pri določanju prednostnih spojin in napovedovanju molekularnih lastnosti.
Opis
- Ustvarjajte napredne metode globokega učenja, vključno z grafovnimi nevronskimi mrežami, generativnimi modeli in pristopi, ki temeljijo na fiziki
- Izvajajte raziskave in preučujte relevantno znanstveno literaturo
- Sodelujte z raziskovalnimi ekipami in ekipami za odkrivanje zdravil ter modele pretvarjajte v praktične vpoglede
- Izdelujte zanesljive regresijske in rangirne modele iz molekularnih in bioloških podatkovnih zbirk
- Sodelujte s kemiki in biologi pri določanju prednostnih obetavnih spojin
- Vodite delovne tokove strojnega učenja od določanja ciljev in načrtovanja do komunikacije z deležniki
- Zagotavljajte modele in napovedi, ki podpirajo vsakodnevne delovne procese znanstvenikov
- Modelirajte molekularne lastnosti ter interakcije med proteini in ligandi
- Razvijajte sisteme strojnega učenja za interne programe in partnerske programe odkrivanja zdravil
Zahteve
- Magisterij ali doktorat iz računalništva, strojnega učenja, računalniške kemije ali sorodne discipline
- Dokazane sposobnosti reševanja problemov, samostojnost in pripravljenost na sodelovanje
- Približno tri do pet let izkušenj z uporabo strojnega učenja v znanstvenem ali industrijskem okolju
- Odlično poznavanje ogrodij za strojno učenje, vključno s PyTorch, TensorFlow in Scikit-learn
- Napredne veščine razvoja v Pythonu
- Izkušnje z uporabo knjižnic za znanstveno računanje
Ugodnosti
- Prilagodljive možnosti dela z največ dvema dnevoma dela na daljavo na teden
- Delo iz pisarn v središču Pariza ali londonskem King's Crossu
- Prispevajte k naprednemu odkrivanju zdravil in razvoju novih zdravil
- Sodelujte z vodilnimi farmacevtskimi podjetji
- Pridružite se interdisciplinarni skupini, ki združuje umetno inteligenco, fiziko, biologijo, medicinsko kemijo in programsko inženirstvo
- Delite svoje znanje, učite se od sodelavcev in pomagajte oblikovati prihodnost odkrivanja zdravil