Старший специалист по данным @ Ardigen в Ardigen

Ardigen обеспечивает трансформацию искусственного интеллекта для биотехнологических и фармацевтических компаний, чтобы максимально использовать весь потенциал данных. Компания предлагает преимущества на стыке биологии и вычислительных методов, повышая вероятность успеха и ускоряя процесс открытия лекарств. Благодаря нашим платформам, основанным на передовых алгоритмах и новейших технологиях, мы помогаем исследователям получать научные знания из большого объема данных, что приводит к новым открытиям и прорывам в таких областях, как персонализированная медицина и разработка лекарств. Мы ищем высокомотивированного и предприимчивого человека, который присоединится к нашей многопрофильной команде исследований и разработок, разрабатывающей продукты на основе искусственного интеллекта и предоставляющей наши специализированные технологические услуги для наших биотехнологических и фармацевтических партнеров. Мы разрабатываем технологии в следующих областях и поэтому особенно заинтересованы в людях, имеющих опыт работы с соответствующими методами: Применение методов компьютерного зрения к данным скрининга с большим содержанием. Применение языковых моделей и методов структурной биологии для анализа и оптимизации белковых последовательностей биологических препаратов (например, антител). ) Разработка глубокого представления данных мультиомики для лучшего понимания отдельных заболеваний. Применение ИИ для оптимизации малых молекул и виртуального скрининга. Применение НЛП (и, в частности, LLM) для разработки помощников ИИ в контексте открытия лекарств. Мы предлагаем возможность формировать прорывные решения в борьбе с раком Постоянная должность, которая может быть адаптирована к вашим предпочтениям в плане формы занятости («UoP»/B2B) Гибридная модель работы или полностью удаленная работа Гибкий график работы Карта Multisport, Частное здравоохранение (LuxMed), Страхование жизни A Ежегодный дискреционный бонус в зависимости от результатов работы компании. Четко определенные карьерные пути, финансирование профессионального развития, обучения и участия в конференциях. Программа наставничества. Внутренняя библиотека. Сессии по обмену знаниями, корпоративные мероприятия, встречи, вебинары, группы активности (профессиональные, спортивные, хобби). часть нашей миссии «Кодекс против рака» и изменить свою повседневную работу к лучшему. Работать с компаниями и учреждениями мирового уровня в передовой отрасли медико-биологических наук. Экспертное сообщество, состоящее из технических специалистов, ученых и людей, страстно увлеченных своим делом. Магистр или доктор философии. в области информатики, математики, статистики, физики, химинформатики, вычислительной биологии/химии или смежных областях. Не менее 6 лет соответствующего опыта работы (в коммерческой или академической среде). Обширный практический опыт работы в проектах с использованием методологий из различных областей науки. наука о данных: глубокое обучение, машинное обучение, статистическое обучение, интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка или решения для больших данных, а также хорошее понимание теории, лежащей в основе этих методов. Обширные знания и интуиция в области статистических методов и концепций машинного обучения (регрессия, классификация, процедуры проверки, уменьшение размерности, кластеризация, выбор функций, несоответствие данных, адаптация предметной области и т. д.) Сильные навыки программирования на Python и хорошие практики программирования. Опыт работы со средами глубокого обучения (с небольшим предпочтением PyTorch).Опыт работы с распределенными системами контроля версий (Git или эквивалент). Стремление изучить контекст предметной области применения методов искусственного интеллекта при открытии лекарств. Способность и желание передавать знания другим и направлять менее опытных коллег. Организационные и межличностные навыки. Отличные устные и письменные коммуникативные навыки. включая способность обобщать технически сложную информацию для нетехнической аудитории. Владение английским языком (C1). Вы получаете бонусные баллы за Доказанную способность направлять/вдохновлять отдельных лиц и команды в разработке инновационных решений сложных проблем с использованием современных методов машинного обучения. Опыт исследований в вычислительная область, такая как наука о данных, информатика, машинное обучение, искусственный интеллект, химинформатика с репутацией публикаций. Специализированные знания, связанные с открытием лекарств (например, в биомедицинской визуализации, генетике, малых молекулах, биологических препаратах, иммунологии). Практический опыт в области вычислений. проекты, охватывающие различные дисциплины (например, в более раннем сотрудничестве с биоинформатиками, биостатистиками, хемоинформатиками, иммунологами или структурными биологами) Опыт работы с Docker, Kubernetes, MLFlow или kubeflow Опыт работы с AWS или его эквивалентом Ardigen позволяет осуществлять трансформацию ИИ для биотехнологических и фармацевтических компаний, чтобы максимально использовать весь потенциал данных . Компания предлагает преимущества на стыке биологии и вычислительных методов, повышая вероятность успеха и ускоряя процесс открытия лекарств. Благодаря нашим платформам, основанным на передовых алгоритмах и новейших технологиях, мы помогаем исследователям получать научные знания из большого объема данных, что приводит к новым открытиям и прорывам в таких областях, как персонализированная медицина и разработка лекарств. Мы ищем высокомотивированного и предприимчивого человека, который присоединится к нашей многопрофильной команде исследований и разработок, разрабатывающей продукты на основе искусственного интеллекта и предоставляющей наши специализированные технологические услуги для наших биотехнологических и фармацевтических партнеров. Мы разрабатываем технологии в следующих областях и поэтому особенно заинтересованы в людях, имеющих опыт работы с соответствующими методами: Применение методов компьютерного зрения к данным скрининга с большим содержанием. Применение языковых моделей и методов структурной биологии для анализа и оптимизации белковых последовательностей биологических препаратов (например, антител). ) Разработка глубокого представления данных мультиомики для лучшего понимания отдельных заболеваний. Применение ИИ для оптимизации малых молекул и виртуального скрининга. Применение НЛП (и, в частности, LLM) для разработки помощников ИИ в контексте открытия лекарств. Мы предлагаем возможность формировать прорывные решения в борьбе с раком Постоянная должность, которая может быть адаптирована к вашим предпочтениям в плане формы занятости («UoP»/B2B) Гибридная модель работы или полностью удаленная работа Гибкий график работы Карта Multisport, Частное здравоохранение (LuxMed), Страхование жизни A ежегодный дискреционный бонус в зависимости от результатов работы компании. Четко определенные карьерные пути, финансирование профессионального развития, обучения и участия в конференциях. Программа наставничества. Внутренняя библиотека. Сессии по обмену знаниями, комп.любые мероприятия, встречи, вебинары, группы активности (профессиональные, спортивные, хобби). Вы можете стать частью нашей миссии Кодекса против рака и изменить свою повседневную работу. Работайте с компаниями и учреждениями мирового уровня в области передовых наук о жизни. Сообщество отраслевых экспертов, состоящее из технических специалистов, ученых и людей, страстно увлеченных своим делом. коммерческие и академические партнеры, Разработка и применение методов, основанных на машинном обучении и глубоком обучении, для решения различных проблем, связанных с открытием лекарств, Внедрение и развертывание моделей машинного обучения с использованием Python (с такими платформами, как PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и другие), Пребывание быть в курсе текущих исследований и методологии применения машинного и глубокого обучения в науках о жизни, консультировать младших коллег] Требования: Наука о данных, Python, глубокое обучение, машинное обучение, PyTorch, система контроля версий, искусственный интеллект, коммуникативные навыки, данные майнинг, Docker, Kubernetes, Большие данные, НЛП, Компьютерное зрение, Kubeflow, MLFlow, MLflow, AWS Дополнительно: Спортивная подписка, Частное здравоохранение, Небольшие команды, Международные проекты, Бюджет на обучение, Плоская структура, Внутренние тренинги, Без дресс-кода.