Starszy analityk danych w Ardigen w Ardigen

Ardigen umożliwia transformację sztucznej inteligencji firmom biotechnologicznym i farmaceutycznym w celu wykorzystania pełnego potencjału danych. Firma dostarcza wartość na styku biologii i metod obliczeniowych, aby zwiększyć prawdopodobieństwo sukcesu i przyspieszyć proces odkrywania leków. Dzięki naszym platformom opartym na zaawansowanych algorytmach i najnowocześniejszej technologii pomagamy badaczom uzyskać wnioski naukowe z dużej ilości danych, prowadząc do nowych odkryć i przełomów w takich dziedzinach, jak medycyna personalizowana i opracowywanie leków. Poszukujemy wysoce zmotywowanej i przedsiębiorczej osoby, która dołączy do naszego multidyscyplinarnego zespołu badawczo-rozwojowego opracowującego produkty oparte na sztucznej inteligencji i świadczącego nasze specjalistyczne usługi oparte na technologii dla naszych partnerów biotechnologicznych i farmaceutycznych. Rozwijamy technologię w następujących obszarach i dlatego jesteśmy szczególnie zainteresowani osobami posiadającymi doświadczenie w zakresie pokrewnych metod: Zastosowanie metod widzenia komputerowego do danych przesiewowych o dużej zawartości Zastosowanie modeli językowych i metod biologii strukturalnej do analizy i optymalizacji sekwencji białek leków biologicznych (np. przeciwciał ) Opracowanie głębokich reprezentacji danych multiomicznych w celu lepszego zrozumienia wybranych chorób Zastosowanie AI w optymalizacji małych cząsteczek i wirtualnych badaniach przesiewowych Zastosowanie NLP (a w szczególności LLM) do rozwoju asystentów AI w kontekście odkrywania leków Oferujemy Możliwość kształtowania przełomowe rozwiązania w walce z nowotworami Stałe stanowisko z możliwością dostosowania do Twoich preferencji w zakresie formy zatrudnienia („UoP”/B2B) Hybrydowy model pracy lub w pełni zdalny Elastyczne godziny pracy Karta Multisport, Prywatna Opieka Zdrowotna (LuxMed), Ubezpieczenie na życie A roczna premia uznaniowa uzależniona od wyników firmy Jasno określone ścieżki kariery, finansowanie rozwoju zawodowego, szkoleń i udziału w konferencjach Program mentorski Biblioteka wewnętrzna Sesje wymiany wiedzy, wydarzenia firmowe, spotkania, webinary, grupy aktywności (zawodowe, sportowe, hobbystyczne) Możesz być stań ​​się częścią naszej misji Code Against Cancer i odmień swoją codzienną pracę Pracuj ze światowej klasy firmami i instytucjami z najnowocześniejszej branży Life Science Społeczność ekspertów złożona z specjalistów ds. technologii, naukowców i osób z pasją związanych ze swoim rzemiosłem Magister lub doktor w informatyce, matematyce, statystyce, fizyce, cheminformatyce, biologii obliczeniowej/chemii lub pokrewnej dziedzinie Co najmniej 6 lat odpowiedniego doświadczenia zawodowego (w środowisku komercyjnym lub akademickim) Rozległe praktyczne doświadczenie w projektach wykorzystujących metodologię z różnych obszarów data science: głębokie uczenie się, uczenie maszynowe, uczenie statystyczne, eksploracja danych, przetwarzanie języka naturalnego czy rozwiązania big data, a także dobre zrozumienie teorii stojącej za tymi metodami Rozległa wiedza i intuicja w zakresie metod i koncepcji statystycznych i uczenia maszynowego (regresja, klasyfikacja, procedury walidacyjne, redukcja wymiarowości, grupowanie, wybór funkcji, niedopasowanie danych, adaptacja domeny itp.) Dobra umiejętność programowania w Pythonie i dobre praktyki programistyczne Doświadczenie z frameworkami głębokiego uczenia się (z lekką preferencją w kierunku PyTorch)Doświadczenie z rozproszonymi systemami kontroli wersji (Git lub równoważny) Chęć poznania kontekstu dziedzinowego zastosowania metod AI w odkrywaniu leków Umiejętność i chęć przekazywania wiedzy innym oraz kierowania mniej doświadczonymi kolegami Umiejętności organizacyjne i interpersonalne Doskonałe umiejętności komunikacji werbalnej i pisemnej, w tym umiejętność podsumowywania technicznie skomplikowanych informacji dla odbiorców nietechnicznych Biegła znajomość języka angielskiego (C1) Otrzymujesz dodatkowe punkty za Udokumentowaną umiejętność prowadzenia/inspirowania osób i zespołów w projektowaniu innowacyjnych rozwiązań złożonych problemów przy użyciu nowoczesnych metod uczenia maszynowego Doświadczenie badawcze w środowisku obszarach obliczeniowych, takich jak analityka danych, informatyka, uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, chemiinformatyka z doświadczeniem w publikacjach Wiedza dziedzinowa związana z odkrywaniem leków (np. w obrazowaniu biomedycznym, genetyka, małe cząsteczki, biologia, immunologia) Praktyczne doświadczenie w projekty obejmujące wiele dziedzin (np. we wcześniejszej współpracy z bioinformatykami, biostatystami, cheminformatykami, immunologami lub biologami strukturalnymi) Doświadczenie z Dockerem, Kubernetesem, MLFlow lub kubeflow Doświadczenie w pracy z AWS lub jego odpowiednikiem Ardigen umożliwia transformację AI dla firm biotechnologicznych i farmaceutycznych w celu wykorzystania pełnego potencjału danych . Firma dostarcza wartość na styku biologii i metod obliczeniowych, aby zwiększyć prawdopodobieństwo sukcesu i przyspieszyć proces odkrywania leków. Dzięki naszym platformom opartym na zaawansowanych algorytmach i najnowocześniejszej technologii pomagamy badaczom uzyskać wnioski naukowe z dużej ilości danych, prowadząc do nowych odkryć i przełomów w takich dziedzinach, jak medycyna personalizowana i opracowywanie leków. Poszukujemy wysoce zmotywowanej i przedsiębiorczej osoby, która dołączy do naszego multidyscyplinarnego zespołu badawczo-rozwojowego opracowującego produkty oparte na sztucznej inteligencji i świadczącego nasze specjalistyczne usługi oparte na technologii dla naszych partnerów biotechnologicznych i farmaceutycznych. Rozwijamy technologię w następujących obszarach i dlatego jesteśmy szczególnie zainteresowani osobami posiadającymi doświadczenie w zakresie pokrewnych metod: Zastosowanie metod widzenia komputerowego do danych przesiewowych o dużej zawartości Zastosowanie modeli językowych i metod biologii strukturalnej do analizy i optymalizacji sekwencji białek leków biologicznych (np. przeciwciał ) Opracowanie głębokich reprezentacji danych multiomicznych w celu lepszego zrozumienia wybranych chorób Zastosowanie AI w optymalizacji małych cząsteczek i wirtualnych badaniach przesiewowych Zastosowanie NLP (a w szczególności LLM) do rozwoju asystentów AI w kontekście odkrywania leków Oferujemy Możliwość kształtowania przełomowe rozwiązania w walce z nowotworami Stałe stanowisko z możliwością dostosowania do Twoich preferencji w zakresie formy zatrudnienia („UoP”/B2B) Hybrydowy model pracy lub w pełni zdalny Elastyczne godziny pracy Karta Multisport, Prywatna Opieka Zdrowotna (LuxMed), Ubezpieczenie na życie A roczna premia uznaniowa uzależniona od wyników firmy Jasno określone ścieżki kariery, finansowanie rozwoju zawodowego, szkoleń i udziału w konferencjach Program mentorski Biblioteka wewnętrzna Sesje wymiany wiedzy, komp.dowolne wydarzenia, spotkania, webinaria, grupy aktywności (zawodowe, sportowe, hobbystyczne) Możesz być częścią naszej misji Kodeksu Przeciw Rakowi i mieć wpływ na swoją codzienną pracę Pracuj ze światowej klasy firmami i instytucjami w najnowocześniejszych Life Science Eksperci branżowi społeczność specjalistów technologicznych, naukowców i ludzi z pasją do swojego rzemiosła, [Przyjmowanie ról związanych z przywództwem technicznym w zespołach pracujących nad rozwojem i zastosowaniem ww. technologii, Pełnienie roli wiarygodnego partnera do dyskusji/współpracy dla naszych partnerzy komercyjni i akademiccy, Projektowanie i stosowanie metod opartych na uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu się do rozwiązywania różnych problemów w odkrywaniu leków, Wdrażanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Pythona (z frameworkami takimi jak PyTorch, TensorFlow, scikit-learn i inne), Pobyt na bieżąco z aktualnymi badaniami i metodologią stosowania uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w naukach przyrodniczych, Udzielanie wskazówek młodszym kolegom] Wymagania: Analityka danych, Python, Deep learning, Uczenie maszynowe, PyTorch, System kontroli wersji, AI, Umiejętności komunikacyjne, Dane górnictwo, Docker, Kubernetes, Big Data, NLP, Computer Vision, Kubeflow, MLFlow, MLflow, AWS Dodatkowo: Abonament sportowy, Prywatna opieka medyczna, Małe zespoły, Projekty międzynarodowe, Budżet szkoleniowy, Płaska struktura, Szkolenia wewnętrzne, Brak dress code'u.