BigHat Biosciences
BigHat Biosciences
BigHat Biosciences เป็นบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพที่พัฒนาการรักษาด้วยแอนติบอดีสำหรับโรคที่รักษาได้ยาก รวมถึงโรคติดเชื้อและมะเร็ง แพลตฟอร์ม Milliner ผสานแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับห้องปฏิบัติการทดลองความเร็วสูง เพื่อออกแบบและปรับปรุงแอนติบอดี โดยนำแบบจำลองเชิงคำนวณมาใช้ในกระบวนการค้นคว้าทดลอง บริษัทมุ่งเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิผลของการรักษาที่อาจพัฒนาต่อได้ พร้อมผลักดันโครงการต่าง ๆ ผ่านความร่วมมือด้านการวิจัยและพันธมิตรทางธุรกิจ

ผู้อำนวยการด้านแมชชีนเลิร์นนิง การออกแบบแอนติบอดี

กำหนดทิศทางกลยุทธ์แมชชีนเลิร์นนิงและการสร้างแบบจำลองเพื่อออกแบบแอนติบอดีที่ BigHat Biosciences โดยผสานโมเดลล้ำสมัย ข้อมูลจากห้องปฏิบัติการ และระบบอัตโนมัติด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ดูแลทีมสหสาขาวิชาชีพระดับอาวุโส และร่วมพัฒนาวงจรการออกแบบที่รองรับแอนติบอดีมากกว่า 2,000 รายการต่อสัปดาห์

รายละเอียด

  • กำหนดและปรับปรุงแผนงานแมชชีนเลิร์นนิงของ BigHat
  • กำหนดทิศทางในอนาคตของแมชชีนเลิร์นนิง และส่งเสริมความเป็นผู้นำของ BigHat ในสาขานี้
  • สร้างโมเดลพยากรณ์หลายเป้าหมายโดยใช้คลังข้อมูลและขีดความสามารถด้านการสร้างข้อมูลของ BigHat
  • พัฒนาและฝึกโมเดลสำหรับการออกแบบแอนติบอดีที่ซับซ้อนและจับเป้าหมายได้หลายชนิด
  • ประยุกต์ใช้โมเดลล้ำสมัยกับโจทย์การออกแบบโปรตีน โดยใช้ชุดข้อมูลของ BigHat
  • เชื่อมโยงงานในห้องปฏิบัติการ แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ ข้อมูล และระบบอัตโนมัติ LLM เพื่อปรับปรุงวงจรการออกแบบ
  • กำกับกลยุทธ์ LLM และแมชชีนเลิร์นนิงแบบบูรณาการทั่วทั้งองค์กร CIO
  • ส่งเสริมการใช้ LLM และเฟรมเวิร์กเอเจนต์อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ พร้อมใช้วิธีประเมินผลการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
  • ดูแลให้ข้อมูลที่มาของโมเดลและเกณฑ์มาตรฐานได้รับการบันทึกและส่งต่อผ่านโครงสร้างพื้นฐานอย่างน่าเชื่อถือ
  • ดูแลให้รอบการออกแบบนำข้อมูลเชิงลึกจากโมเดลไปใช้ในเวิร์กโฟลว์ที่ออกแบบแอนติบอดีมากกว่า 2,000 รายการต่อสัปดาห์
  • จัดทำการวิเคราะห์เชิงคอมพิวเตอร์ การพยากรณ์ และชุดสายพันธุ์ที่ผ่านการปรับแต่งให้เหมาะสมสำหรับโครงการภายในและโครงการของพันธมิตร
  • ต่อยอดขีดความสามารถด้านการสร้างข้อมูลและการสร้างแบบจำลองให้เป็นบริการสำหรับบริษัท AI ชั้นนำและพันธมิตรด้านชีวเภสัชภัณฑ์
  • กำหนดขอบเขตและเกณฑ์ความสำเร็จทางเทคนิคของโครงการนำร่อง แล้วดำเนินโครงการให้สำเร็จ
  • ให้คำปรึกษาและพัฒนาทีมอาวุโสของนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง
  • เผยแพร่ผลงาน นำเสนอ และมีส่วนร่วมในชุมชนด้านแมชชีนเลิร์นนิงและวิศวกรรมโปรตีน

คุณสมบัติ

  • สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกด้านแมชชีนเลิร์นนิง วิทยาการคอมพิวเตอร์ ชีววิทยาเชิงคำนวณ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
  • มีประสบการณ์มากกว่าแปดปีในการพัฒนาและประยุกต์ใช้วิธีแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง
  • หากมีประสบการณ์ในภาคอุตสาหกรรมจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • มีผลงานแสดงความสามารถในการเป็นผู้นำทีมเทคนิคหรือโครงการเทคนิคขนาดใหญ่
  • มีความเชี่ยวชาญเชิงลึกและทันสมัยด้านแมชชีนเลิร์นนิงยุคใหม่ รวมถึงโมเดลกำเนิดลำดับและโครงสร้างโปรตีน การหาค่าเหมาะที่สุดแบบเบย์ การเรียนรู้เชิงรุก การวัดปริมาณความไม่แน่นอน การสร้างโมเดลพยากรณ์ที่ใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และการเรียนรู้ในบริบท
  • มีทักษะ Python และ PyTorch ในระดับสูง
  • มีประสบการณ์ด้านแนวปฏิบัติวิศวกรรมซอฟต์แวร์สมัยใหม่ คลาวด์คอมพิวติ้ง และ MLOps
  • มีประสบการณ์นำแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งานในระบบจริง
  • มีความรู้เรื่องการทำซ้ำผลลัพธ์ ที่มาของข้อมูลและโมเดล การวัดเทียบมาตรฐาน และระยะเวลาของวงจรการทำงาน
  • มีความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับชีววิทยาของแอนติบอดี ความเหมาะสมต่อการพัฒนาเป็นยา และการพัฒนายา หรือสามารถและพร้อมเรียนรู้เรื่องเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว
  • หากคุ้นเคยกับข้อมูลจากเทคนิคดิสเพลย์ NGS และการวิเคราะห์ชีวกายภาพปริมาณสูง จะถือเป็นข้อได้เปรียบอย่างมาก
  • มีทักษะการสื่อสารทั้งการเขียนและการพูดเป็นเลิศ
  • สามารถทำงานข้ามสาขาได้อย่างมีประสิทธิภาพร่วมกับนักวิทยาศาสตร์โปรตีน วิศวกรระบบอัตโนมัติ วิศวกรซอฟต์แวร์ และผู้พัฒนายา
  • ได้รับความเชื่อถือจากพันธมิตรและผู้ฟังภายนอก
  • มีแรงจูงใจจากพันธกิจและศักยภาพในการสร้างผลกระทบของ BigHat

สวัสดิการ

  • โบนัส
  • สิทธิซื้อหุ้น
  • สวัสดิการ

งานที่เกี่ยวข้อง

U.S. Bank

วิศวกร AI ระดับหลัก ด้านการเร่งใช้ AI ในองค์กร

U.S. Bank

เป็นผู้นำการนำ AI มาใช้ที่ U.S. Bank อย่างปลอดภัยและรองรับการขยายขนาด โดยส่งมอบโซลูชัน AI สร้างเนื้อหา กรอบวิศวกรรมที่นำกลับมาใช้ได้ และระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ ทำงานร่วมกับทีมธุรกิจและเทคโนโลยี เพื่อนำกรณีใช้งาน AI ระดับองค์กรจากแนวคิดไปสู่การใช้งานจริง

เปิด
Gusto

สถาปนิก AI ด้าน FP&A อาวุโสที่ Gusto

Gusto

กำหนดทิศทางการวางแผน การพยากรณ์ และการรายงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้กับองค์กร CFO ของ Gusto สร้างระบบข้อมูลการเงินที่มีการกำกับดูแลและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพื่อยกระดับการตัดสินใจ

เปิด
Plenful

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงระดับ Staff, Plenful (ซานฟรานซิสโก, ทำงานแบบไฮบริด)

Plenful

กำหนดกลยุทธ์การใช้งานเอเจนต์แมชชีนเลิร์นนิง การฝึกโมเดลเพิ่มเติม และการประเมินผล สร้างระบบอัตโนมัติ AI ด้านสุขภาพเพื่อลดงานธุรการและเสริมการปฏิบัติตามข้อกำหนด

เปิด
Wells Fargo

วิศวกรหลักอาวุโสด้าน AI และการชำระเงินดิจิทัล

Wells Fargo

นำการปรับปรุงระบบการชำระเงินดิจิทัลและการนำ AI มาใช้ที่ Wells Fargo กำหนดทิศทางแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย API และมีความยืดหยุ่น พร้อมให้คำปรึกษาแก่ผู้นำเทคโนโลยีด้านการชำระเงินสำหรับผู้บริโภค

เปิด
Poesis AI

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงอาวุโสด้าน AI การเงิน

Poesis AI

พัฒนาสัญญาณคาดการณ์ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับใช้งานจริง และระบบประเมินผลให้แพลตฟอร์มลงทุนอัตโนมัติของ Poesis AI ประยุกต์ใช้ AI กับข้อมูลการเงิน และใช้ผลลัพธ์การลงทุนเพื่อปรับปรุงโมเดลและเอเจนต์

เปิด