Proxima là một công ty công nghệ sinh học phát triển nền tảng khám phá tích hợp để thiết kế và lập trình các tương tác protein. Phương pháp của công ty kết hợp AI tạo sinh, tạo dữ liệu tiên tiến và mô hình hóa cấu trúc nhằm xác định các loại thuốc dựa trên cơ chế tạo liên kết gần, bao gồm các chất cảm ứng, chất điều biến và chất chặn phân tử. Proxima cũng hợp tác với các đối tác trong ngành để thúc đẩy những phát hiện về cơ chế tạo liên kết gần hướng tới các ứng viên thuốc.
Kỹ sư Học máy – Làm việc từ xa tại New York
Xây dựng quy trình Python và PyTorch cho nền tảng khám phá thuốc dựa trên AI của Proxima. Cải thiện điện toán khoa học, hạ tầng học máy và các công cụ giúp nhà nghiên cứu thực hiện, đánh giá thí nghiệm.
Mô tả
- Tạo các quy trình khoa học đáng tin cậy để đồng nghiệp có thể thực thi, tái tạo và khắc phục sự cố với ít thao tác thủ công nhất.
- Bổ sung mô hình, tập dữ liệu và phương pháp đánh giá, đồng thời duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và khả năng tương thích với các thí nghiệm hiện có.
- Củng cố quy trình điện toán thông qua việc cải thiện gửi tác vụ, giám sát, phục hồi sau lỗi và theo dõi sản phẩm đầu ra.
- Tìm kiếm và giải quyết các điểm nghẽn trong chuẩn bị dữ liệu, thực thi và đánh giá để đẩy nhanh vòng lặp nghiên cứu.
- Phát triển thư viện, dịch vụ và công cụ dành cho nhà phát triển có khả năng bảo trì, đi kèm hoạt động kiểm thử, tài liệu và giám sát phù hợp.
- Đóng góp vào văn hóa của một công ty đang mở rộng nhanh chóng.
- Phối hợp chặt chẽ với các nhà nghiên cứu và kỹ sư hạ tầng.
- Tích lũy kinh nghiệm trong tự động hóa, hạ tầng, dữ liệu và học máy.
- Giúp các nhà khoa học tạo mô hình, tiến hành thí nghiệm và diễn giải kết quả.
- Khắc phục sự cố cho các hệ thống đã triển khai, từ tích hợp tập dữ liệu huấn luyện và chẩn đoán các tác vụ suy luận bị đình trệ đến tạo API cho kết quả khoa học và tự động hóa các quy trình thủ công.
Yêu cầu
- Nền tảng vững chắc về Python và kỹ thuật phần mềm, bao gồm cấu trúc dữ liệu, thiết kế giao diện, kiểm thử, lập trình đồng thời và gỡ lỗi có phương pháp.
- Có kinh nghiệm thực tế trong việc cung cấp phần mềm mà người khác phụ thuộc vào, bao gồm duy trì và khắc phục sự cố sau khi phát hành.
- Có kinh nghiệm xây dựng hoặc hỗ trợ các quy trình học máy hoặc điện toán khoa học, hiểu mối liên hệ giữa dữ liệu, thực thi mô hình và đánh giá.
- Bắt buộc có kinh nghiệm với PyTorch.
- Có kinh nghiệm chạy phần mềm trên Linux.
- Có kinh nghiệm làm việc với container.
- Có kinh nghiệm cung cấp thay đổi thông qua kiểm thử tự động và CI/CD.
- Có khả năng cấu trúc các vấn đề chưa rõ ràng, làm việc độc lập và giải thích các đánh đổi kỹ thuật bằng bằng chứng.
- Sẵn sàng đóng góp trong các lĩnh vực tự động hóa, hạ tầng, dữ liệu và học máy.
- Tinh thần làm chủ cao và giao tiếp rõ ràng với các nhà khoa học và kỹ sư.
- Có khả năng sử dụng hiệu quả các công cụ phát triển AI, đồng thời chịu trách nhiệm về tính đúng đắn và khả năng bảo trì của mã tạo ra.
- Kinh nghiệm với Kubernetes, nền tảng đám mây, điều phối quy trình, cơ sở dữ liệu hoặc sinh học và hóa học tính toán là một lợi thế.
- Không yêu cầu nền tảng về sinh học hoặc hóa học.
Phúc lợi
- Tin tuyển dụng không nêu rõ phúc lợi, đặc quyền hoặc khoản bồi thường bổ sung.