ML Research Engineer

Acerca de Causaly: Fundada en 2018, Causaly está pionera en el avance del conocimiento en biomedicina a través de su plataforma de IA generativa de última generación. Nuestras herramientas empoderan a miles de científicos para extraer rápidamente información de una plétora de datos incluyendo publicaciones académicas, ensayos clínicos y documentos regulatorios. Nuestras asociaciones con las compañías biofarmacéuticas líderes en el mundo realzan nuestras capacidades en descubrimiento de fármacos, seguridad e inteligencia competitiva. Aprenda más sobre nuestros enfoques innovadores en nuestro Blog - Causaly. Respaldados por VCs prominentes como ICONIQ, Index Ventures, Pentech y Marathon, estamos ampliando nuestro impacto globalmente.

Como Ingeniero de Investigación en ML en Causaly, desempeñarás un papel crucial dentro de nuestro equipo de IA. Esta posición implica trabajar junto a un grupo multidisciplinario de expertos, enfrentando desafíos complejos de maneras innovadoras. Tus contribuciones potenciarán directamente nuestras capacidades de IA, influyendo tanto en la trayectoria de Causaly como en el campo de la investigación biomédica.

• Afinar y optimizar modelos de lenguaje grande específicos para tareas en investigación biomédica y descubrimiento de fármacos.
• Desarrollar agentes inteligentes para la generación y prueba de hipótesis, capaces de integrarse sin problemas tanto con la plataforma Causaly como con fuentes de datos externas.
• Implementar y mejorar algoritmos de aprendizaje por refuerzo para agilizar procesos de descubrimiento de fármacos como identificación de objetivos y optimización de líderes.
• Administrar la infraestructura para el entrenamiento de modelos, evaluación, anotación y gestión de datos, asegurando sistemas robustos y flujos de trabajo eficientes.
• Emplear un marco de desarrollo dirigido por pruebas para mantener una base de código de alta calidad y eficiencia, incluyendo la realización de revisiones de código por pares.
• Utilizar metodologías ágiles para adaptar soluciones rápidamente a las necesidades del producto en evolución y documentar todos los hitos del desarrollo de manera integral.
• Colaborar con científicos e ingenieros para diseñar y ejecutar experimentos a gran escala para avanzar y desplegar tecnologías de ML.

• Grado avanzado (MSc/PhD) en Ciencias de la Computación, Aprendizaje Automático o un campo relacionado.
• Habilidades analíticas probadas y capacidades para resolver problemas con experiencia sustancial en el desarrollo de marcos de trabajo de IA/ML en la industria.
• Proficiencia en herramientas y marcos de ML como Pytorch, Tensorflow, scikit-learn y Langchain.
• Experiencia en arquitecturas de aprendizaje profundo, notablemente transformadores y CNNs.
• Fuertes habilidades de programación en Python y familiaridad con la programación orientada a objetos.
• Experiencia con metodologías y herramientas de desarrollo de software Agile como Jira o Rally.
• Excepcionales habilidades de comunicación escrita y verbal.

• Experiencia en la industria con aplicaciones RAG.
• Antecedentes en datos biomédicos o ciencias computacionales.
• Conocimientos en el desarrollo de marcos de trabajo de Aprendizaje por Refuerzo.
• Experiencia con plataformas en la nube como GCP o AWS y familiaridad con marcos de trabajo de MLOps/LLMops.

• Salario competitivo y paquete de beneficios incluyendo seguro médico privado y seguro de vida.
• Presupuestos para el desarrollo personal y el bienestar a través de plataformas como Learnerbly y Juno.
• Modelo de trabajo híbrido flexible combinando