Científico de Aprendizaje Automático (Remoto)

¿Por qué unirse a Freenome?

Freenome es una empresa de biotecnología de alto crecimiento que desarrolla pruebas para detectar el cáncer utilizando un análisis de sangre estándar. Para ello, Freenome utiliza una plataforma multiómica que combina señales tumorales y no tumorales con el aprendizaje automático para encontrar el cáncer en sus etapas más tempranas y tratables.

El cáncer es implacable. Por eso, Freenome está construyendo la evidencia clínica, económica y operativa para impulsar la detección del cáncer y salvar vidas. Nuestra primera prueba de detección es para el cáncer colorrectal (CRC) y adenomas avanzados, y esto es solo el principio.

Fundada en 2014, Freenome tiene aproximadamente 500 empleados y más de $1.1 mil millones de financiación de inversores clave, como la Sociedad Americana del Cáncer, Andreessen Horowitz, Anthem Blue Cross, Bain Capital, Colorectal Cancer Alliance, DCVC, Fidelity, Google Ventures, Kaiser Permanente, Novartis, Perceptive Advisors, RA Capital, Roche, Sands Capital, T. Rowe Price, y Verily.

En Freenome, nuestro objetivo es impactar a los pacientes empoderando a todos para prevenir, detectar y tratar su enfermedad. Esto, junto con nuestra cultura de alto rendimiento de respeto y colaboración cruzada, es lo que nos motiva a hacer que cada día cuente.

Conviértase en un Freenomer

¿Tienes lo que se necesita para ser un Freenomer? Un "Freenomer" es un empleado determinado, impulsado por la misión, orientado a los resultados, impulsado por la oportunidad de cambiar el panorama del cáncer y tener un impacto positivo en la vida de los pacientes. Los Freenomers aportan su diversa experiencia, pericia y perspectiva personal para resolver problemas y esforzarse por lograr lo que es posible, un avance a la vez.

Acerca de esta oportunidad:

En Freenome, estamos buscando un Científico de Aprendizaje Automático que será parte del equipo de Ciencia Computacional de Freenome. El candidato ideal tiene un fuerte conocimiento de los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y los métodos de aprendizaje profundo (DL), un historial de responder exitosamente a preguntas de investigación complejas, y la capacidad de prosperar en un entorno altamente interfuncional.

Serán responsables del desarrollo de algoritmos para pruebas de detección temprana y no invasivas para múltiples cánceres. Construirán sobre una base de habilidades de ML/DL y estadísticas para desarrollar modelos de señales moleculares multiómicas a partir de sangre. También trabajarán con biólogos computacionales, biólogos moleculares e ingenieros de ML para impulsar experimentos de investigación y convertirse en los principales impulsores de la misión de Freenome de resolver el cáncer.

Lo que harás:

• Independientemente desarrollar la investigación de vanguardia en inteligencia artificial aplicada a problemas biológicos (incluyendo investigación del cáncer, genómica, biología computacional/bioinformática, inmunología y más)
• Promover proyectos de investigación que identifiquen nuevos métodos para modelar varios cambios biológicos resultantes de la enfermedad
• Construir modelos que logren una alta precisión y aplicar técnicas contemporáneas de interpretabilidad para proporcionar una comprensión más profunda de la señal subyacente y los mecanismos biológicos
• Interactuar con los equipos de producto para identificar posibles nuevas áreas problemáticas que puedan beneficiarse de los métodos más avanzados de ML/DL.
• Trabajar de cerca con los socios de Ingeniería ML para garantizar que la infraestructura computacional de Freenome respalde un entrenamiento y iteración de modelos óptimos
• Tener un enfoque consciente, transparente y humano hacia su trabajo

Requisitos:

• Doctorado o experiencia de investigación equivalente con un énfasis en IA o ML y en un campo cuantitativo relevante, como Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Biología Computacional o Bioinformática
• 6+ años de experiencia industrial posdoctoral trabajando en la materia técnica
• Experiencia, demostrada por publicaciones de investigación o logros de la industria, en aprendizaje automático aplicado, aprendizaje profundo y modelado de datos complejos
• Comprensión práctica y teórica de modelos fundamentales de ML como modelos lineales generalizados, máquinas de kernel, árboles de decisión, redes neuronales; boosting y agregación de modelos; inferencia bayesiana y selección de modelos; e inferencia variacional
• Comprensión práctica y teórica de modelos de DL como modelos de lenguaje grandes, modelos de fundación y paradigmas de entrenamiento como aprendizaje contrastivo y aprendizaje auto-supervisado
• Competencia en el estado actual del arte en enfoques de ML/DL en diferentes dominios, con la capacidad de prever sus aplicaciones en datos biológicos
• Proficiencia en un lenguaje de programación de uso general: Python, R, Java, C, C++, etc.
• Proficiencia en uno o más marcos de ML: Pytorch, Tensorflow, Jax, etc.
• Excelente capacidad para comunicarse entre disciplinas y trabajar colaborativamente hacia los próximos pasos en las iteraciones experimentales
• Proficiente en la comunicación científica cruzada y la colaboración efectiva con ingenieros de software y biólogos computacionales
• Una pasión por la innovación y una iniciativa demostrada en abordar nuevas áreas de investigación

Preferencias:

• Experiencia profunda específica del dominio en biología computacional, genómica, proteómica o un campo relacionado
• Experiencia en el análisis de datos de NGS y pipelines bioinformáticas
• Experiencia con entornos de computación en la nube contenerizados, como Docker en GCP o AWS
• Experiencia en un entorno de ingeniería de software de producción, que incluya el uso de pruebas de regresión automatizadas, control de versiones y sistemas de implementación

Beneficios e información adicional:

El rango objetivo en los EE. UU. de nuestro salario base base para nuevos contratados es de $182,750 - $280,000. También serás elegible para recibir acciones previas a la OPI, bonificaciones en efectivo y una gama completa de beneficios médicos, financieros y demás, dependiendo del puesto ofrecido. Tenga en cuenta que la compensación total individual para este puesto será determinada a discreción exclusiva de la Compañía y puede variar en base a varios factores, que incluyen, pero no se limitan a, la ubicación, el nivel de habilidad, los años y la profundidad de la experiencia relevante, y la educación. Le invitamos a consultar nuestra página de carreras @ https://careers.freenome.com/ para obtener información adicional de la compañía.

Freenome se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades, y valoramos la diversidad. Freenome no discrimina por raza, color, religión, estado civil, edad, origen nacional, ascendencia, discapacidad física o mental, condición médica, embarazo, información genética, género, orientación sexual, identidad de género o