Roche ni kampuni ya kimataifa ya huduma za afya inayounganisha utafiti na maendeleo ya dawa na vipimo vya uchunguzi pamoja na afya ya kidijitali. Kazi yake inalenga kuboresha matokeo kwa wagonjwa kupitia ugunduzi wa mapema, matibabu yanayolenga zaidi, na ubunifu unaoongozwa na sayansi, ikiwemo zana zinazotumia akili bandia. Kampuni hiyo hutengeneza suluhisho kwa magonjwa tata kama saratani na matatizo ya mfumo wa neva, huku ikishirikiana na mifumo ya huduma za afya, washirika wa utafiti na wadau wengine kote ulimwenguni.
Mwanasayansi Mwandamizi wa Kujifunza kwa Mashine, Upangaji na Uboreshaji wa Usanisi
Tengeneza miundo ya kujifunza kwa mashine kwa usanifu wa molekuli unaozingatia usanisi, upangaji, uzalishaji na uboreshaji. Jenga mtiririko wa kazi wa usanisi wa kiotomatiki unaosaidia utafiti wa Roche wa ugunduzi wa dawa unaoendeshwa na AI.
Maelezo
- Kuendeleza mbinu za kujifunza kwa mashine kwa usanifu wa molekuli unaozingatia usanisi, ikiwemo retrosynthesis, upangaji wa usanisi, uzalishaji wa molekuli na utafutaji katika nafasi za kemikali zinazoweza kusanisiwa.
- Kuchanganya data za kipekee za athari na biokemia ili kuunda miundo na mtiririko wa kazi unaozingatia usanisi kwa ugunduzi na uboreshaji wa misombo lengwa.
- Kutengeneza mabomba ya kujifunza amilifu yanayoaminika na yanayoweza kupanuliwa, yanayounganishwa na majukwaa ya usanisi wa kiotomatiki na yenye uzalishaji wa juu.
- Kuunda algoriti za upangaji wa usanisi kwa mafungu zinazoboresha ufunikaji wa nafasi ya kemikali, faida ya taarifa na ufanisi wa majaribio.
- Kuchangia maendeleo ya kisayansi kupitia machapisho, miradi ya chanzo huria na mawasilisho ya mikutano.
- Kushirikiana na wanasayansi wa kompyuta na majaribio katika Roche pamoja na washirika wa nje wa kitaaluma.
- Kutengeneza mbinu za kujifunza kwa mashine zinazozalisha molekuli zinazoweza kusanisiwa na kuunganisha usanifu genereshi na usanisi wa kiotomatiki.
Mahitaji
- Utaalamu wa hali ya juu katika kujifunza kwa mashine unaotegemea aljebra ya mstari, uwezekano na uboreshaji.
- Uzoefu wa vitendo na mitandao ya neva ya grafu, miundo ya mfuatano au lugha, pamoja na ujifunzaji wa kuimarisha.
- Ujuzi wa kufanya kazi kuhusu dhana za kemia zinazotumika katika upangaji wa usanisi na uboreshaji wa molekuli.
- Uzoefu wa kushughulikia seti za data za molekuli ndogo na kutumia zana za cheminformatics kama RDKit au OpenEye.
- Uwezo wa kutumia Python.
- Uzoefu na mifumo ya kisasa ya kujifunza kwa mashine, ikiwemo PyTorch au JAX.
- Msingi katika uundaji wa programu za kisayansi.
- Shahada ya PhD au uzoefu wa utafiti unaolingana katika kujifunza kwa mashine, kemia ya kompyuta, uhandisi wa kemikali, fizikia, takwimu au taaluma nyingine ya kiasi inayohusiana.
- Hadi miaka miwili ya uzoefu wa utafiti wa viwandani kwa ngazi ya Mwanasayansi, au zaidi ya miaka miwili kwa ngazi ya Mwanasayansi Mwandamizi.
- Ushahidi wa ubora wa kisayansi kupitia machapisho ya majarida au mikutano, au jalada la umma la kazi husika.
- Inapendelewa: Uzoefu wa kutengeneza miundo ya retrosynthesis au upangaji wa usanisi.
- Inapendelewa: Uzoefu wa usanisi wa kiotomatiki au wenye uzalishaji wa juu.
Manufaa
- Bonasi ya kila mwaka ya hiari inaweza kutolewa kulingana na utendaji wa mtu binafsi na wa Kampuni.
- Manufaa yameelezwa kwenye kiungo kilichotolewa.