Head of Biological Machine Learning

Bienvenue dans une opportunité passionnante chez Novo Nordisk, une force motrice dans l'industrie des sciences de la vie. Nous recherchons un exceptionnel Chef de l'apprentissage machine biologique pour diriger notre équipe innovante dans la région de Londres/Oxford. Rejoignez-nous pour contribuer à des recherches transformatrices dans l'analyse et l'intégration de diverses modalités de données biologiques.

En tant que Chef de l'apprentissage machine biologique, vous dirigerez nos efforts pour établir un cadre méthodologique intégré pour la découverte de cibles et de biomarqueurs au sein de la recherche précoce. Ce rôle comprend :

• Analyser des plateformes de criblage perturbatif à haut débit in vitro.
• Appliquer des méthodes d'IA/statistiques en recherche génomique et translationnelle.
• Améliorer l'analyse des données avec des connaissances de fond approfondies.

Collaborez étroitement avec des experts en biologie computationnelle, génétique humaine, conception de médicaments et santé de précision pour mettre en œuvre des techniques d'IA/ML de pointe et des pipelines computationnels. Ce poste nécessite un engagement actif avec nos équipes mondiales de science des données et d'apprentissage machine.

Dans ce rôle, vous :

• Dirigerez une équipe spécialisée en IA/ML pour analyser divers types de données biologiques, y compris des données génétiques/génomiques, épigénétiques, transcriptomiques, des images et des graphes de connaissances biomédicales.
• Établirez un cadre computationnel intégré pour aider à la découverte de cibles et de biomarqueurs dans la recherche et le développement (R&D).
• Utiliserez et intégrerez efficacement des preuves du monde réel.
• Encouragerez des collaborations académiques et industrielles, en particulier au sein du quartier des connaissances de Londres, et communiquerez les résultats par le biais de présentations, rapports et publications scientifiques.
• Stratégiserez l'utilisation de l'IA générative pour accélérer le délai entre l'identification de cibles et la première dose humaine.
• Resterez à jour avec les dernières avancées en apprentissage profond, apprentissage par représentation et intégration de données multi-modalités.

Il est attendu que vous travailliez depuis notre bureau de Londres au moins deux fois par semaine et que vous réalisiez 5-15% de déplacements nocturnes.

Nous recherchons un candidat répondant aux critères suivants :

• Doctorat en IA/ML ou bio-informatique.
• Plusieurs années d'expérience professionnelle dans l'industrie pharmaceutique/biotechnologique, y compris des rôles de leadership.
• Expérience avérée dans l'établissement et la gestion de pipelines de découverte de médicaments computationnels.
• Compétences solides en gestion des parties prenantes et alignement des priorités.
• Expérience étendue en intégration de données multi-modalités, bio-informatique, génomique statistique, épigénomique, apprentissage par représentation, grands modèles de langage et/ou réseaux de neurones graphiques.
• Utilisation démontrée de preuves du monde réel et de données de biobanques pour la découverte de médicaments.
• Maîtrise du Python et expérience avec les bibliothèques d'apprentissage profond PyTorch.
• Expérience avec les systèmes modernes de contrôle de version et d'intégration continue/test tels que GitLab/GitHub.
• Excellentes compétences en communication écrite et orale.

Le département de l'intelligence machine chez Novo Nordisk est une composante intégrale de notre division de la recherche en intelligence artificielle et numérique (AIDR). Nous nous spécialisons dans l'apprentissage par représentation de pointe, l'intégration de données multi-modalités et les approches IA/ML pour la découverte des cibles et des biomarqueurs ainsi que pour la conception de médicaments. Nos équipes travaillent à l'échelle mondiale, en exploitant des techniques computationnelles avancées pour développer des médicaments innovants et améliorer les résultats pour les patients. Nous entretenons des collaborations externes actives pour rester à la pointe de la recherche et de la technologie.

Nos scientifiques en apprentissage par représentation multi-modalité se concentrent sur l'analyse de divers types de données biologiques, en utilisant