AQEMIA, kuantum fiziği, yapay zekâ ve ilaç keşfinin kesişiminde faaliyet gösteren bir farmateknoloji şirketidir. Şirkete ait teknoloji, deneysel verilere dayanmadan yeni ilaç adayları geliştirmek üzere tasarlanmıştır ve araştırmacıların geniş bir olasılık yelpazesini daha hızlı keşfetmesine yardımcı olur. Şirket sağlık, biyoteknoloji ve yapay zekâ alanlarında faaliyet göstererek farmasötik araştırmalara yönelik hesaplamalı yaklaşımlarla ilgilenen kişiler için odaklanmış bir çalışma ortamı sunar.
Uygulamalı Yapay Zekâ Araştırma Bilim İnsanı - Paris Hibrit
AQEMIA'nın ilaç keşfi platformu için derin öğrenme ve makine öğrenmesi modelleri geliştirin. Bileşikleri önceliklendirmek ve moleküler özellikleri tahmin etmek için kimyagerler ve biyologlarla birlikte çalışın.
Açıklama
- Graf sinir ağları, üretici modeller ve fizik tabanlı yaklaşımlar dâhil olmak üzere gelişmiş derin öğrenme yöntemleri geliştirin
- Araştırma yapın ve ilgili bilimsel literatürü inceleyin
- Modelleri pratik içgörülere dönüştürmek için araştırma ve ilaç keşfi ekipleriyle iş birliği yapın
- Moleküler ve biyolojik veri kümelerinden güvenilir regresyon ve sıralama modelleri oluşturun
- Umut vadeden bileşikleri önceliklendirmek için kimyagerler ve biyologlarla birlikte çalışın
- Hedef belirleme ve planlamadan paydaş iletişimine kadar makine öğrenmesi iş akışlarına liderlik edin
- Bilim insanlarının günlük iş akışlarını destekleyen modeller ve tahminler sağlayın
- Moleküler özellikleri ve protein-ligand etkileşimlerini modelleyin
- Dâhili ve iş ortağı ilaç keşfi programları için makine öğrenmesi sistemleri geliştirin
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, hesaplamalı kimya veya ilgili bir alanda yüksek lisans ya da doktora derecesi
- Kanıtlanmış problem çözme yeteneği, bağımsız çalışma becerisi ve iş birliğine isteklilik
- Bilimsel veya endüstriyel ortamlarda makine öğrenmesini uygulama konusunda yaklaşık üç ila beş yıllık deneyim
- PyTorch, TensorFlow ve Scikit-learn dâhil olmak üzere makine öğrenmesi çerçevelerine hâkimiyet
- Güçlü Python geliştirme becerileri
- Bilimsel hesaplama kütüphanelerini kullanma deneyimi
Yan Haklar
- Her hafta iki güne kadar uzaktan çalışma imkânı sunan esnek çalışma seçenekleri
- Paris merkezindeki veya Londra King's Cross'taki ofislerde çalışma
- İleri düzey ilaç keşfine ve yeni ilaçların geliştirilmesine katkıda bulunma
- Önde gelen ilaç şirketleriyle iş birliği yapma
- Yapay zekâ, fizik, biyoloji, tıbbi kimya ve yazılım mühendisliğini bir araya getiren disiplinlerarası bir gruba katılma
- Uzmanlığınızı paylaşma, çalışma arkadaşlarınızdan öğrenme ve ilaç geliştirme süreçlerinin geleceğini şekillendirmeye yardımcı olma