Proxima是一家生物技術公司，致力於開發用於設計與編程蛋白質交互作用的整合式發現平台。其方法結合生成式人工智慧、先進資料生成技術與結構建模，以辨識基於鄰近性的藥物，包括分子誘導劑、調節劑與阻斷劑。Proxima也與業界夥伴合作，推動誘導鄰近性研究成果朝候選藥物發展。
機器學習工程師－紐約遠端
為 Proxima 的 AI 藥物探索平台建立 Python 與 PyTorch 工作流程。改善科學運算、機器學習基礎設施，以及協助研究人員執行和評估實驗的工具。
說明
- 建立可靠的科學工作流程，讓同事能以最少的手動操作執行、重現和疑難排解。
- 加入模型、資料集和評估方法，同時維持資料完整性以及與現有實驗的相容性。
- 透過改善工作提交、監控、故障復原和產物追蹤來強化運算工作流程。
- 找出並解決資料準備、執行和評估流程中的瓶頸，加速研究迭代。
- 開發易於維護的函式庫、服務和開發者工具，並配套適當的測試、文件和監控。
- 支持一家快速擴張公司的企業文化。
- 與研究人員和基礎設施工程師密切合作。
- 累積自動化、基礎設施、資料和機器學習方面的經驗。
- 協助科學家建立模型、進行實驗並解讀實驗結果。
- 疑難排解已部署系統，從整合訓練資料集、診斷停滯的推論工作，到為科學結果建立 API 以及自動化手動流程。
職位要求
- 具備扎實的 Python 和軟體工程基礎，包括資料結構、介面設計、測試、並行處理和有系統的除錯。
- 具備交付他人所依賴軟體的經驗，包括發布後的維護和疑難排解。
- 具備建立或支援機器學習或科學運算工作流程的經驗，了解資料、模型執行和評估之間的關聯。
- 必須具備 PyTorch 經驗。
- 具備在 Linux 上執行軟體的經驗。
- 具備使用容器的經驗。
- 具備透過自動化測試和 CI/CD 交付變更的經驗。
- 能夠整理模糊問題、獨立工作，並以證據說明技術取捨。
- 願意在自動化、基礎設施、資料和機器學習等領域投入工作。
- 具備高度責任感，並能與科學家和工程師清楚溝通。
- 能夠有效使用 AI 開發工具，同時對產生程式碼的正確性和可維護性負責。
- 具備 Kubernetes、雲端平台、工作流程編排、資料庫，或計算生物學與計算化學經驗者佳。
- 不要求具備生物學或化學背景。
福利待遇
- 職缺資訊未說明福利、津貼或額外薪酬。