應用人工智慧研究科學家——巴黎混合辦公
為 AQEMIA 的藥物發現平台開發深度學習與機器學習模型。 與化學家和生物學家合作，篩選優先化合物並預測分子性質。
說明
- 開發先進的深度學習方法，包括圖神經網路、生成模型和基於物理學的方法
- 進行研究並審閱相關科學文獻
- 與研究及藥物發現團隊合作，將模型轉化為實用洞見
- 根據分子和生物資料集建立可靠的迴歸與排序模型
- 與化學家和生物學家合作，篩選優先化合物
- 負責機器學習工作流程，從目標設定與排程到利害關係人溝通
- 提供支援科學家日常工作流程的模型與預測
- 建立分子性質和蛋白質—配體相互作用模型
- 為內部及合作夥伴的藥物發現計畫開發機器學習系統
職位要求
- 具備電腦科學、機器學習、計算化學或相關領域的碩士或博士學位
- 展現問題解決能力、獨立性與合作意願
- 約三至五年在科學或工業環境中應用機器學習的經驗
- 熟悉 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 等機器學習框架
- 具備扎實的 Python 開發能力
- 具備使用科學計算函式庫的經驗
福利待遇
- 彈性的工作安排，每週最多可遠端工作兩天
- 可在巴黎市中心或倫敦國王十字區的辦公室工作
- 參與先進的藥物發現與新藥開發
- 與領先的製藥公司合作
- 加入涵蓋人工智慧、物理學、生物學、藥物化學與軟體工程的跨領域團隊
- 分享專業知識、向同事學習，並協助塑造藥物研發的未來