Corteva Agriscience — науково-технологічна компанія, що спеціалізується на сільському господарстві та розробляє рішення у сфері насіння, захисту рослин і цифрового сільського господарства. Її діяльність спрямована на допомогу фермерам у підвищенні продуктивності, підтримуючи водночас більш сталі методи ведення сільського господарства та сприяючи довгостроковій продовольчій безпеці. Компанія поєднує експертизу в аграрній науці, технологіях та інноваціях, щоб розв’язувати складні виклики сучасного сільського господарства.
Фахівець із аналізу даних для пошуку біологічних рішень
Застосовуйте машинне й глибинне навчання, щоб поєднувати дані Corteva про мікроорганізми та природні сполуки. Допомагайте розробляти рішення для здоров’я рослин, визначаючи перспективні кандидати та просуваючи їх далі.
Опис
- Застосовуйте аналіз даних у хімії та біології, щоб знаходити мікробні й природні сполуки для здоров’я рослин.
- Створюйте прогностичні моделі на основі геномних, метаболомних і фенотипових даних для оцінювання кандидатів та визначення пріоритетів.
- Поєднуйте результати різних дослідницьких напрямів, щоб виявляти можливості, які можуть залишитися непоміченими в окремих напрямах.
- Оцінюйте та застосовуйте сучасні підходи штучного інтелекту й машинного навчання, зокрема глибинне навчання, щоб посилювати прогностичне моделювання.
- Співпрацюйте з колегами у сферах аналізу даних, інженерії, геноміки, метаболоміки, хімії та біології.
- Розвивайте інтегровані дослідницькі процеси, допомагаючи визначати пріоритети кандидатів, добирати їх і розробляти рішення на основі мікроорганізмів і природних сполук.
Вимоги
- Ступінь магістра та щонайменше п’ять років досвіду роботи після завершення навчання або ступінь PhD у кількісній галузі, як-от аналіз даних, статистика, математика чи комп’ютерні науки, або в галузі наук про життя чи фізичних наук, як-от біологія чи хімія.
- Ґрунтовні знання біології та здатність критично оцінювати результати моделей, а також розробляти перевірювані біологічні й біохімічні гіпотези, важливі для бізнесу.
- Підтверджений досвід роботи із сучасними методами машинного та глибинного навчання.
- Практичний досвід роботи із сучасним набором інструментів штучного інтелекту, як-от PyTorch, архітектури трансформерів або методи генеративного ШІ.
- Ґрунтовне розуміння математики та поведінки моделей, зокрема розроблення навчання, метрик оцінювання й калібрування.
- Здатність самостійно формулювати дослідницькі запитання, визначати критерії успіху й методи оцінювання та чітко повідомляти про результати.
- Впевнені навички програмування на Python або подібній мові для підготовки й аналізу даних та застосування машинного навчання.
- Відмінні навички усного й письмового спілкування.
- Здатність робити внесок у роботу міжфункціональної проєктної команди.
- Буде перевагою: досвід мультимодального, інтегративного моделювання або моделювання цифрових двійників.
- Буде перевагою: досвід поєднання геномних, метаболомних або фенотипових даних для прогностичного моделювання.
- Буде перевагою: досвід застосування генеративного ШІ в науках про життя.
- Буде перевагою: освіта або досвід у хімії природних сполук, біохімії чи мікробіології.
- Буде перевагою: досвід впровадження моделей машинного навчання у виробниче середовище та використання практик MLOps, зокрема контролю версій, контейнеризації, оркестрації робочих процесів і створення відтворюваних та придатних до підтримки конвеєрів.
- Буде перевагою: практичні знання хмарних обчислювальних систем і платформ.
- Буде перевагою: досвід роботи з агентними системами ШІ, використанням інструментів або мультиагентними архітектурами.
Переваги
- Можливості для розвитку та вдосконалення навичок.
- Медичне страхування для вас і вашої родини з першого робочого дня.
- Чотири тижні оплачуваної відпустки та два тижні оплачуваного часу для добробуту щороку.
- Оплачувані святкові дні.
- Відпустка для батьків тривалістю щонайменше 16 тижнів для матерів і батьків.
- План пенсійних заощаджень.
- Програма відшкодування витрат на навчання.