Corteva Agriscience, tarıma odaklanan bir bilim ve teknoloji şirketidir; tohum, bitki koruma ve dijital tarım çözümleri geliştirir. Çalışmaları, çiftçilerin verimliliğini artırmasına yardımcı olurken daha sürdürülebilir tarım uygulamalarını desteklemeye ve uzun vadeli gıda güvenliğine katkıda bulunmaya odaklanır. Şirket, modern tarımın karmaşık sorunlarına çözüm bulmak için tarım bilimi, teknoloji ve inovasyon alanlarındaki uzmanlıkları bir araya getirir.
Biyolojik Ürün Keşfi Veri Bilimcisi
Corteva’nın mikrobiyal ve doğal ürün keşif verilerini ilişkilendirmek için makine öğrenimi ve derin öğrenmeden yararlanın. Umut vadeden adayları belirleyip geliştirmeye katkıda bulunarak bitki sağlığı çözümlerinin geliştirilmesine destek olun.
Açıklama
- Bitki sağlığı için mikrobiyal ve doğal ürünleri keşfetmek üzere kimya ve biyoloji alanlarında veri bilimini uygulayın.
- Adayları değerlendirmek ve önceliklendirmek için genomik, metabolomik ve fenotipik verilerden tahmine dayalı modeller oluşturun.
- Tek başına yürütülen keşif süreçlerinin gözden kaçırabileceği fırsatları ortaya çıkarmak için farklı keşif süreçlerinden elde edilen bulguları bir araya getirin.
- Tahmine dayalı modellemeyi güçlendirmek için derin öğrenme dâhil güncel yapay zekâ ve makine öğrenimi yaklaşımlarını değerlendirin ve uygulayın.
- Veri bilimi, mühendislik, genomik, metabolomik, kimya ve biyoloji alanlarındaki çalışma arkadaşlarınızla birlikte çalışın.
- Entegre keşif süreçlerini ilerleterek mikrobiyal ve doğal ürün çözümlerinin adaylarının önceliklendirilmesine, seçimine ve geliştirilmesine yön verin.
Gereksinimler
- Nicel bir alanda (ör. veri bilimi, istatistik, matematik veya bilgisayar bilimi) ya da biyoloji veya kimya gibi yaşam veya fizik bilimlerinde yüksek lisans ve mezuniyet sonrası en az beş yıllık iş deneyimi ya da doktora derecesi.
- Güçlü biyoloji bilgisi; model çıktılarını eleştirel biçimde değerlendirme ve test edilebilir, iş açısından anlamlı biyolojik ve biyokimyasal hipotezler geliştirme becerisi.
- Modern makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinde kanıtlanmış deneyim.
- PyTorch, transformer mimarileri veya üretken yapay zekâ yöntemleri gibi güncel bir yapay zekâ araç setiyle uygulamalı deneyim.
- Eğitim tasarımı, değerlendirme ölçütleri ve kalibrasyon dâhil matematik ve model davranışına ilişkin sağlam kavrayış.
- Araştırma sorularını bağımsız biçimde tanımlama, başarı ölçütleri ve değerlendirme yöntemleri belirleme, bulguları açıkça aktarma becerisi.
- Veri hazırlama, analiz ve makine öğrenimi uygulamaları için güçlü Python veya benzer programlama becerileri.
- Yazılı ve sözlü iletişim becerilerinin çok iyi olması.
- Fonksiyonlar arası bir proje ekibine katkıda bulunabilme.
- Tercihen: çok modlu, bütünleşik veya dijital ikiz modellemesi deneyimi.
- Tercihen: tahmine dayalı modelleme için genomik, metabolomik veya fenotipik verileri birleştirme deneyimi.
- Tercihen: yaşam bilimlerinde üretken yapay zekâ uygulama deneyimi.
- Tercihen: doğal ürün kimyası, biyokimya veya mikrobiyoloji eğitimi ya da deneyimi.
- Tercihen: makine öğrenimi modellerini üretim ortamına alma ve sürüm kontrolü, konteynerleştirme, iş akışı orkestrasyonu ile tekrarlanabilir ve sürdürülebilir süreçler dâhil MLOps uygulamalarını kullanma deneyimi.
- Tercihen: bulut bilişim sistemleri ve platformları hakkında uygulamalı bilgi.
- Tercihen: ajan tabanlı yapay zekâ sistemleri, araç kullanımı veya çoklu ajan mimarileri deneyimi.
Yan Haklar
- Becerilerinizi geliştirmeye yönelik fırsatlar.
- İşe başladığınız ilk günden itibaren sizin ve aileniz için sağlık sigortası.
- Her yıl dört hafta ücretli izin ve iki hafta iyilik hâli izni.
- Ücretli tatil günleri.
- Anne ve babalar için en az 16 hafta ebeveyn izni.
- Emeklilik tasarruf planı.
- Eğitim ücreti geri ödeme programı.