PostEra ni kampuni ya bayoteknolojia na akili bandia inayolenga kuboresha jinsi dawa mpya zinavyogunduliwa. Jukwaa lake la Proton linatumia ujifunzaji wa mashine katika kemia ya dawa, likiwasaidia watafiti kushughulikia changamoto changamano za ugunduzi wa dawa na kuharakisha uundaji wa tiba zinazoweza kutumika. Iliyoanzishwa mwaka 2020, PostEra hushirikiana na mashirika ya dawa ikiwemo Pfizer na Amgen katika mbinu za uundaji wa dawa zinazotumia akili bandia.
Mtafiti wa Kujifunza kwa Mashine, Sayansi ya Kiajenti katika PostEra (Kazi ya Mbali)
PostEra inamtafuta Mtafiti wa Kujifunza kwa Mashine ili kujenga mifumo ya kiajenti na modeli zinazobadilika kwa bioteknolojia inayoendeshwa na AI. Jukumu hili linatumia mbinu za kikompyuta katika kemia ya dawa na ugunduzi wa dawa.
Maelezo
- Kujenga kazi ya utafiti wa kiajenti ya PostEra kwa kuendesha kiotomatiki uundaji wa modeli za kimakanika za michakato ya kibayokemia na kifiziolojia
- Kuchanganua data za kibayolojia kwa uthibitishaji wa lengwa na kusaidia maamuzi ya ugunduzi wa dawa kwa kutumia modeli za kujifunza kwa mashine
- Kuunda mbinu za kujifunza kwa mashine zinazobadilika kulingana na changamoto mpya za ugunduzi wa dawa kwa kutumia data yenye lebo chache
- Kutengeneza mifumo ya ujifunzaji wa ndani ya muktadha ya molekuli na jedwali pamoja na modeli msingi kwa kutumia data ya multimodali ya kampuni
- Kutathmini mifano na kazi za awali zinazohusiana, kupima wakati uhamishaji unasaidia au kudhuru, na kutoa utabiri unaotegemeka chini ya mabadiliko ya usambazaji
- Kufafanua kazi, kujenga seti za data na vipindi vya tathmini, kuweka viwango vya msingi, kufundisha na kupanua modeli, kufanya ablation kali, na kutafsiri mbinu zenye ufanisi kuwa uwezo wa kisayansi
- Kutengeneza na kuweka alama za kulinganisha mifumo ya kiajenti kwa uundaji wa modeli za kibayolojia na kifiziolojia za kiasi
- Kuongoza miradi huru ya utafiti katika ujifunzaji wa ndani ya muktadha, mifumo ya kiajenti, urekebishaji wa few-shot, modeli msingi za jedwali, na kujifunza kwa mashine ya molekuli
- Kubuni na kufundisha modeli zinazobadilika kulingana na vipimo, ncha za matokeo, malengo, na mfululizo mpya wa kemikali
- Kutathmini mbinu dhidi ya viwango imara vya msingi na kuunda visa vya majaribio vinavyozingatia unyeti wa upendeleo
- Kufanya kazi na wanasayansi katika uundaji wa uwezo wa dawa, utabiri wa ADME, uteuzi, uboreshaji wa dawa teule, na usanifu wa tafiti za awali za kliniki
- Kujenga mifumo bora ya mafunzo na data huku ukipanua modeli katika matatizo ya molekuli na jedwali
- Kuandika msimbo wa utafiti unaosomeka na unaoweza kurudiwa; kuweka kumbukumbu za majaribio; na kusaidia ukaguzi wa msimbo na miundombinu ya pamoja ya uundaji wa modeli
- Kuchapisha matokeo katika majukwaa yanayoongoza ya kujifunza kwa mashine, kemia ya dawa, au baiolojia ya kikompyuta na kuiwakilisha PostEra katika jumuiya ya kisayansi
Mahitaji
- PhD katika kujifunza kwa mashine au katika uwanja wa utafiti wa STEM unaolenga kuunda mbinu mpya za kujifunza kwa mashine
- Ushahidi wa utafiti wa hali ya juu kupitia machapisho, michango ya chanzo huria, au kazi inayolingana
- Msingi imara wa utafiti au uhandisi katika kujifunza kwa mashine ya kisasa, deep learning, au uundaji wa modeli za kitakwimu, pamoja na uelewa mzuri wa nadharia ya algoriti
- Utaalamu katika angalau eneo moja linalohusiana, ikiwa ni pamoja na mtiririko wa kazi wa kisayansi wa kiajenti, kujifunza kwa mashine kwa bioinformatics au data za kliniki, ujifunzaji wa ndani ya muktadha, ujifunzaji wa data za jedwali, au ujifunzaji wa few-shot
- Uzoefu wa vitendo wa kufundisha, kurekebisha hitilafu, na kutathmini modeli za kujifunza kwa mashine katika Python kwa kutumia mifumo kama PyTorch au JAX
- Uwezo wa kubadilisha maswali yasiyoeleweka ya kisayansi au kiufundi kuwa miradi iliyofafanuliwa vizuri ya kujifunza kwa mashine yenye seti za data, kazi, viwango vya msingi, vipimo, na mipango ya uthibitishaji
- Uwezo wa kubuni majaribio, viwango vya kulinganisha, na ablation kali zinazotenganisha maboresho ya kweli na upendeleo na kubaini vyanzo vya maboresho ya modeli
- Uko tayari kufanya kazi katika kampuni changa ambako vipaumbele hubadilika, data inaweza kutokuwa kamili, na uamuzi mzuri ni muhimu sawa na uchangamano wa modeli
- Uzoefu wa ugunduzi wa dawa hauhitajiki
- Inapendelewa: uzoefu wa kufundisha modeli msingi za data za jedwali kwa mipangilio yenye data haba, mseto, ndogo, au yenye thamani nyingi zinazokosekana
- Inapendelewa: uzoefu wa kutengeneza mifumo ya ujifunzaji wa ndani ya muktadha ya molekuli au kubadilisha modeli za jumla za ujifunzaji wa ndani ya muktadha kwa data ya molekuli au kisayansi
- Inapendelewa: uzoefu wa kufundisha modeli kubwa, ikiwa ni pamoja na mifumo yenye zaidi ya vigezo bilioni 1, mafunzo yaliyosambazwa, sharding, ulinganifu wa data na modeli, na mifumo mikubwa ya data
- Inapendelewa: uzoefu wa kuunda mifumo ya AI ya mshirikishi wa kisayansi kwa matatizo ya kimwili au kibayolojia
- Inapendelewa: uzoefu wa moja kwa moja wa kujifunza kwa mashine kwa data za kibayolojia, kibayokemia, au kliniki
- Inapendelewa: uzoefu wa kuhamisha modeli za utafiti kwenye programu ya kisayansi ya uzalishaji au mtiririko wa kazi wa kikompyuta
Manufaa
- Mgao wa hisa wa 0.05% hadi 0.1%
- Fidia hurekebishwa kwa uwiano
- Kutambuliwa ndani ya shirika
- Fursa za kupandishwa cheo kwa maana