Proxima เป็นบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพที่พัฒนาแพลตฟอร์มการค้นคว้าแบบบูรณาการสำหรับการออกแบบและโปรแกรมปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีน แนวทางของบริษัทผสานรวม generative AI การสร้างข้อมูลขั้นสูง และการสร้างแบบจำลองโครงสร้าง เพื่อค้นหายาที่ออกฤทธิ์ผ่านการเหนี่ยวนำให้โมเลกุลอยู่ใกล้กัน ซึ่งรวมถึงสารเหนี่ยวนำ สารปรับการทำงาน และสารยับยั้งระดับโมเลกุล นอกจากนี้ Proxima ยังทำงานร่วมกับพันธมิตรในอุตสาหกรรมเพื่อผลักดันการค้นพบด้านการเหนี่ยวนำให้เกิดความใกล้ชิดไปสู่สาร候选ยา
วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง – ทำงานทางไกลจากนิวยอร์ก
สร้างเวิร์กโฟลว์ด้วย Python และ PyTorch สำหรับแพลตฟอร์มค้นคว้ายาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Proxima ปรับปรุงการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ โครงสร้างพื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิง และเครื่องมือที่ช่วยให้นักวิจัยดำเนินการและประเมินผลการทดลอง
รายละเอียด
- สร้างเวิร์กโฟลว์ทางวิทยาศาสตร์ที่เชื่อถือได้ เพื่อให้เพื่อนร่วมงานสามารถเรียกใช้ ทำซ้ำ และแก้ไขปัญหาได้โดยใช้การดำเนินการด้วยตนเองน้อยที่สุด
- เพิ่มโมเดล ชุดข้อมูล และแนวทางการประเมินผล พร้อมรักษาความถูกต้องครบถ้วนของข้อมูลและความเข้ากันได้กับการทดลองที่มีอยู่
- เสริมความแข็งแกร่งให้เวิร์กโฟลว์การประมวลผลด้วยการปรับปรุงการส่งงาน การติดตามตรวจสอบ การกู้คืนจากข้อผิดพลาด และการติดตามอาร์ติแฟกต์
- ค้นหาและแก้ไขคอขวดในการเตรียมข้อมูล การทำงาน และการประเมินผล เพื่อเร่งการทำวิจัยให้เกิดรอบการพัฒนาเร็วขึ้น
- พัฒนาไลบรารี บริการ และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ดูแลรักษาได้ พร้อมการทดสอบ เอกสาร และการติดตามตรวจสอบที่เหมาะสม
- สนับสนุนวัฒนธรรมของบริษัทที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว
- ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับนักวิจัยและวิศวกรโครงสร้างพื้นฐาน
- สั่งสมประสบการณ์ด้านระบบอัตโนมัติ โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล และแมชชีนเลิร์นนิง
- ช่วยนักวิทยาศาสตร์สร้างโมเดล ดำเนินการทดลอง และตีความผลลัพธ์
- แก้ไขปัญหาระบบที่นำไปใช้งานแล้ว ตั้งแต่การผสานรวมชุดข้อมูลฝึกสอนและวินิจฉัยงานอนุมานที่หยุดค้าง ไปจนถึงการสร้าง API สำหรับผลลัพธ์ทางวิทยาศาสตร์และทำให้กระบวนการด้วยตนเองเป็นอัตโนมัติ
คุณสมบัติ
- มีพื้นฐานที่แข็งแกร่งด้าน Python และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ รวมถึงโครงสร้างข้อมูล การออกแบบอินเทอร์เฟซ การทดสอบ การทำงานพร้อมกัน และการดีบักอย่างเป็นระบบ
- มีประสบการณ์ที่พิสูจน์ได้ในการส่งมอบซอฟต์แวร์ที่ผู้อื่นพึ่งพา รวมถึงการดูแลรักษาและแก้ไขปัญหาหลังการเปิดตัว
- มีประสบการณ์สร้างหรือสนับสนุนเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงหรือการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ และเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล การทำงานของโมเดล และการประเมินผล
- ต้องมีประสบการณ์ใช้ PyTorch
- มีประสบการณ์ใช้งานซอฟต์แวร์บน Linux
- มีประสบการณ์ทำงานกับคอนเทนเนอร์
- มีประสบการณ์ส่งมอบการเปลี่ยนแปลงผ่านการทดสอบอัตโนมัติและ CI/CD
- สามารถจัดโครงสร้างปัญหาที่คลุมเครือ ทำงานอย่างอิสระ และอธิบายข้อแลกเปลี่ยนทางเทคนิคโดยใช้หลักฐาน
- เต็มใจมีส่วนร่วมในงานด้านระบบอัตโนมัติ โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล และแมชชีนเลิร์นนิง
- มีความรับผิดชอบสูงและสื่อสารอย่างชัดเจนกับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกร
- สามารถใช้เครื่องมือพัฒนา AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมรับผิดชอบต่อความถูกต้องและการดูแลรักษาโค้ดที่ได้
- หากมีประสบการณ์ด้าน Kubernetes แพลตฟอร์มคลาวด์ การจัดการเวิร์กโฟลว์ ฐานข้อมูล หรือชีววิทยาและเคมีเชิงคำนวณจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
- ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านชีววิทยาหรือเคมี
สวัสดิการ
- ประกาศรับสมัครงานไม่ได้ระบุสวัสดิการ สิทธิประโยชน์ หรือค่าตอบแทนเพิ่มเติม