AQEMIA är ett pharmatech-företag som verkar i gränslandet mellan kvantfysik, artificiell intelligens och läkemedelsutveckling. Företagets egenutvecklade teknik är utformad för att ta fram nya läkemedelskandidater utan att förlita sig på experimentella data, vilket hjälper forskare att snabbare utforska ett brett spektrum av möjligheter. Företaget är verksamt inom hälso- och sjukvård, bioteknik och AI och erbjuder en fokuserad miljö för personer som är intresserade av beräkningsbaserade metoder inom läkemedelsforskning.
Forskningsspecialist inom tillämpad AI – hybrid i Paris
Utveckla djupinlärnings- och maskininlärningsmodeller för AQEMIAs plattform för läkemedelsupptäckt. Samarbeta med kemister och biologer för att prioritera föreningar och förutsäga molekylära egenskaper.
Beskrivning
- Skapa avancerade metoder för djupinlärning, inklusive grafneurala nätverk, generativa modeller och fysikbaserade metoder
- Bedriva forskning och granska relevant vetenskaplig litteratur
- Samarbeta med forsknings- och läkemedelsupptäcktsteam för att omvandla modeller till praktiska insikter
- Bygga tillförlitliga regressions- och rankningsmodeller från molekylära och biologiska dataset
- Arbeta med kemister och biologer för att prioritera lovande föreningar
- Leda arbetsflöden inom maskininlärning, från målformulering och planering till kommunikation med intressenter
- Tillhandahålla modeller och förutsägelser som stödjer forskarnas dagliga arbetsflöden
- Modellera molekylära egenskaper och protein–ligandinteraktioner
- Utveckla maskininlärningssystem för interna läkemedelsupptäcktsprogram och program tillsammans med partner
Krav
- Masterexamen eller doktorsexamen i datavetenskap, maskininlärning, beräkningskemi eller ett närliggande område
- Dokumenterad problemlösningsförmåga, självständighet och vilja att samarbeta
- Cirka tre till fem års erfarenhet av att tillämpa maskininlärning i vetenskapliga eller industriella miljöer
- Goda kunskaper i ramverk för maskininlärning, inklusive PyTorch, TensorFlow och Scikit-learn
- Goda kunskaper i Python-utveckling
- Erfarenhet av bibliotek för vetenskapliga beräkningar
Förmåner
- Flexibla arbetsformer med möjlighet att arbeta på distans upp till två dagar i veckan
- Arbeta från kontor i centrala Paris eller vid King's Cross i London
- Bidra till avancerad läkemedelsupptäckt och utvecklingen av nya läkemedel
- Samarbeta med ledande läkemedelsföretag
- Bli en del av en tvärvetenskaplig grupp som omfattar AI, fysik, biologi, läkemedelskemi och programvaruutveckling
- Dela med dig av din expertis, lära av kollegor och bidra till att forma framtidens läkemedelsutveckling