Proxima, protein etkileşimlerini tasarlamak ve programlamak için entegre bir keşif platformu geliştiren bir biyoteknoloji şirketidir. Yaklaşımı; yakınlık temelli ilaçları, moleküler indükleyiciler, modülatörler ve engelleyiciler dâhil olmak üzere belirlemek için üretken yapay zekâyı, gelişmiş veri üretimini ve yapısal modellemeyi bir araya getirir. Proxima ayrıca, indüklenmiş yakınlık keşiflerini ilaç adaylarına dönüştürmek için sektör ortaklarıyla birlikte çalışır.
Makine Öğrenimi Mühendisi – New York Uzaktan
Proxima’nın yapay zekâ destekli ilaç keşfi platformu için Python ve PyTorch iş akışları oluşturun. Araştırmacıların deneyleri yürütmesine ve değerlendirmesine yardımcı olan bilimsel bilişim, makine öğrenimi altyapısı ve araçlarını geliştirin.
Açıklama
- Meslektaşlarınızın en az düzeyde manuel çabayla çalıştırabileceği, yeniden üretebileceği ve sorunlarını giderebileceği güvenilir bilimsel iş akışları oluşturun.
- Mevcut deneylerle veri bütünlüğünü ve uyumluluğu koruyarak modeller, veri kümeleri ve değerlendirme yaklaşımları ekleyin.
- İş gönderimi, izleme, hatalardan kurtarma ve çıktı takibini geliştirerek hesaplama iş akışlarını güçlendirin.
- Araştırma döngüsünü hızlandırmak için veri hazırlama, yürütme ve değerlendirme darboğazlarını bulun ve çözün.
- Uygun test, dokümantasyon ve izleme ile desteklenen, bakımı kolay kütüphaneler, hizmetler ve geliştirici araçları geliştirin.
- Hızla büyüyen şirketin kültürüne katkıda bulunun.
- Araştırmacılar ve altyapı mühendisleriyle yakın iş birliği yapın.
- Otomasyon, altyapı, veri ve makine öğrenimi alanlarında deneyim kazanın.
- Bilim insanlarının modeller oluşturmasına, deneyler yürütmesine ve sonuçlarını yorumlamasına yardımcı olun.
- Eğitim veri kümelerini entegre etmekten ve takılan çıkarım işlerini teşhis etmekten bilimsel sonuçlar için API’ler oluşturmaya ve manuel süreçleri otomatikleştirmeye kadar dağıtılmış sistemlerde sorunları giderin.
Gereksinimler
- Veri yapıları, arayüz tasarımı, test, eşzamanlılık ve sistematik hata ayıklama dahil olmak üzere güçlü Python ve yazılım mühendisliği temelleri.
- Yayın sonrasında bakımını ve sorun gidermesini de üstlenerek başkalarının güvendiği yazılımları teslim ettiğinizi gösteren deneyim.
- Veri, model yürütme ve değerlendirme arasındaki bağlantıyı anlayarak makine öğrenimi veya bilimsel bilişim iş akışları oluşturma ya da destekleme deneyimi.
- PyTorch deneyimi gereklidir.
- Linux üzerinde yazılım çalıştırma deneyimi.
- Konteynerlerle çalışma deneyimi.
- Otomatik test ve CI/CD aracılığıyla değişiklik teslim etme deneyimi.
- Belirsiz sorunları yapılandırabilme, bağımsız çalışabilme ve teknik ödünleşimleri kanıtlarla açıklayabilme.
- Otomasyon, altyapı, veri ve makine öğrenimi alanlarında katkıda bulunmaya istekli olma.
- Bilim insanları ve mühendislerle güçlü sorumluluk bilinci ve açık iletişim.
- Yapay zekâ geliştirme araçlarını etkili biçimde kullanırken ortaya çıkan kodun doğruluğu ve sürdürülebilirliği için sorumluluk alabilme.
- Kubernetes, bulut platformları, iş akışı orkestrasyonu, veritabanları veya hesaplamalı biyoloji ve kimya deneyimi değerli kabul edilir.
- Biyoloji veya kimya eğitimi gerekli değildir.
Yan Haklar
- İlan, yan haklar, ayrıcalıklar veya ek ücretlendirme hakkında bilgi vermemektedir.