Principal Scientist, Machine Learning/Predictive Cell State Design

Exigeant. Significatif. Qui change la vie. Chez Bristol Myers Squibb, ce ne sont pas que des mots; Ils définissent notre environnement de travail. Nos projets uniques et transformateurs couvrent chaque département, de l'optimisation des chaînes de production aux avancées révolutionnaires dans la thérapie cellulaire. En nous rejoignant, vous aurez l'opportunité de faire un impact significatif sur la vie des patients tout en faisant progresser votre carrière de manière inattendue.

Chez Bristol Myers Squibb, nous reconnaissons l'importance de l'équilibre et de la flexibilité sur le lieu de travail. Nous offrons une gamme complète d'avantages compétitifs, de services et de programmes conçus pour soutenir la croissance professionnelle et personnelle de nos employés. Pour plus d'informations, visitez careers.bms.com/working-with-us.

Rejoignez une équipe diverse et performante dédiée à l'avancée de perspectives novatrices au bénéfice des patients. Notre équipe IPS mène des recherches computationnelles avancées dans les domaines de la génomique, de l'informatique structurale et moléculaire, de la biologie computationnelle et des systèmes, de la sélection des patients, de la recherche de biomarqueurs translationnels, de la science des connaissances, de l'épidémiologie et de l'apprentissage automatique.

Nous collaborons étroitement avec des experts scientifiques et cliniques pour promouvoir une science innovante et prendre des décisions basées sur les données, contribuant ainsi à notre riche pipeline de médicaments de nouvelle génération.

Nous recherchons un Scientifique Principal pour rejoindre notre groupe de recherche computationnelle au sein de l'organisation mondiale IPS. En collaboration avec les collègues du Centre de Recherche Thématique en Immunologie du Cancer et Thérapies Cellulaires (CICT TRC), vous optimiserez les thérapies cellulaires, identifierez les mécanismes moléculaires pour améliorer l'efficacité et réduire les potentiels toxicités.

Responsabilités Clés

• Développer de grands modèles multimodaux intégrant des données structurées et non structurées pour des applications d'ingénierie cellulaire et de découverte de cibles.
• Développer des méthodologies basées sur l'apprentissage automatique pour des jeux de données de transcriptomique spatiale afin d'améliorer la découverte de médicaments en immunologie du cancer.
• Utiliser des techniques d'apprentissage automatique et d'inférence causale pour prédire les effets de perturbation sur les états cellulaires et les phénotypes.
• Se tenir à jour sur les méthodologies d'apprentissage automatique à la pointe et leurs applications dans l'ingénierie cellulaire et la découverte de médicaments.
• Collaborer avec des équipes multifonctionnelles pour concevoir des expériences et traduire les résultats computationnels en concepts thérapeutiques.
• Contribuer à la rédaction de rapports scientifiques et présenter des méthodes et des conclusions aux normes publiables.

Les candidats doivent posséder l'une des expériences académiques et professionnelles suivantes :

• Licence avec plus de 8 ans d'expérience.
• Master avec plus de 6 ans d'expérience.
• Doctorat avec plus de 4 ans d'expérience.

Qualifications Préférées

• Doctorat en informatique, biologie computationnelle, bioinformatique, informatique biomédicale, génétique, statistiques, ou dans un domaine connexe avec un solide dossier de publications.
• Expérience dans le développement et la mise en œuvre d'architectures d'apprentissage automatique évolutives pour de grands ensembles de données multimodales.
• Expertise en Python, PyTorch et en packages open-source de traitement et visualisation de données.
• Expérience avec les méthodologies d'apprentissage profond et les services de cloud computing.
• Compétences avérées en résolution de problèmes et nature collaborative.
• Familiarité avec la biologie cellulaire, l'immunologie, l'oncologie, ou les produits biologiques est un plus.
• Maîtrise de l'anglais écrit et oral.

Chez Bristol Myers Squibb, nous sommes passionnés par l'idée d'avoir un impact positif sur les patients atteints de maladies graves