AQEMIA — фармтех-компанія, що працює на перетині квантової фізики, штучного інтелекту та розробки ліків. Її власна технологія призначена для створення нових кандидатів у лікарські засоби без опори на експериментальні дані, допомагаючи дослідникам швидше вивчати широкий спектр можливостей. Компанія працює у сферах охорони здоров’я, біотехнологій та ШІ, створюючи зосереджене середовище для людей, які цікавляться обчислювальними підходами до фармацевтичних досліджень.
Науковець-дослідник із прикладного ШІ — гібридний формат, Париж
Розробляйте моделі глибокого та машинного навчання для платформи AQEMIA з пошуку лікарських препаратів. Працюйте з хіміками й біологами, щоб визначати пріоритетні сполуки та прогнозувати молекулярні властивості.
Опис
- Розробляти передові методи глибокого навчання, зокрема графові нейронні мережі, генеративні моделі та фізично обґрунтовані підходи
- Проводити дослідження й аналізувати відповідну наукову літературу
- Співпрацювати з дослідницькими командами та командами з пошуку лікарських препаратів, перетворюючи моделі на практичні висновки
- Створювати надійні регресійні моделі та моделі ранжування на основі молекулярних і біологічних наборів даних
- Працювати з хіміками й біологами, щоб визначати перспективні сполуки
- Керувати напрямами машинного навчання — від визначення цілей і планування до комунікації із зацікавленими сторонами
- Надавати моделі та прогнози, що підтримують щоденну роботу науковців
- Моделювати молекулярні властивості та взаємодії білків із лігандами
- Розробляти системи машинного навчання для внутрішніх програм і програм партнерів із пошуку лікарських препаратів
Вимоги
- Ступінь магістра або доктора в галузі комп’ютерних наук, машинного навчання, обчислювальної хімії чи суміжної дисципліни
- Підтверджені навички розв’язання задач, самостійність і готовність до співпраці
- Близько трьох-п’яти років досвіду застосування машинного навчання в науковому чи промисловому середовищі
- Володіння фреймворками машинного навчання, зокрема PyTorch, TensorFlow і Scikit-learn
- Високий рівень навичок розробки на Python
- Досвід використання бібліотек для наукових обчислень
Переваги
- Гнучкі варіанти роботи з можливістю працювати дистанційно до двох днів на тиждень
- Робота в офісах у центрі Парижа або в районі Кінгс-Кросс у Лондоні
- Участь у передових дослідженнях із пошуку лікарських препаратів і розробленні нових ліків
- Співпраця з провідними фармацевтичними компаніями
- Робота в міждисциплінарній групі, що об’єднує фахівців із ШІ, фізики, біології, медичної хімії та розроблення програмного забезпечення
- Обмін досвідом, навчання в колег і участь у формуванні майбутнього винайдення ліків