Senior AI/ML Engineer - Sequence Learning

Chez GSK, nous envisageons un monde où les applications avancées d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (AI) révolutionnent le développement de thérapies pour les maladies existantes. Notre objectif est de répondre rapidement aux maladies émergentes ou changeantes avec des médicaments personnalisés, améliorant ainsi les résultats à moindre coût et avec moins d'effets secondaires. Cette vision ambitieuse nécessite la création de produits et de solutions innovants à la pointe de la ML et de l'AI. Si cela vous enthousiasme, nous serions ravis d'en discuter.

L'équipe d'apprentissage séquentiel AI/ML utilise des méthodes AI et ML pour analyser les séquences biologiques (ADN, ARN, protéine) à partir d'expériences génétiques humaines à grande échelle, de génomique fonctionnelle et de cellules uniques. En développant des modèles capables de déduire comment les variantes altèrent l'abondance, la structure et la fonction des protéines/ARN, nous visons à transformer la découverte de médicaments et à découvrir des médicaments salvateurs.

Nous recherchons un ingénieur senior en AI/ML pour aider à réaliser notre vision. Les candidats idéaux auront un historique prouvé de développement de modèles d'apprentissage profond (SOTA) pour résoudre des problèmes scientifiques complexes. Vous devez être un scientifique exceptionnel ayant une connaissance approfondie des techniques modernes d'apprentissage automatique, capable de convertir des défis biologiques/de découverte de médicaments largement définis en problèmes bien définis d'apprentissage automatique. Vous exécuterez et livrerez de manière indépendante des solutions AI/ML, de la recherche de données de formation à la conception/test de modèles ML, en passant par le déploiement de code et de services stables et performants dans un environnement agile.

Responsabilités clés

• Concevoir et mettre en œuvre des techniques scientifiques pour découvrir les relations clés au sein de divers types de données biologiques.
• Produire des prédictions robustes, explicables et précises dans diverses tâches biologiques et cliniques en utilisant des données et des insights.
• Collaborer avec des experts en biologie, génomique et médecine pour identifier des opportunités d'application des avancées AI/ML.
• Développer des processus automatisés pour la validation, le déploiement et la mise en œuvre des modèles prédictifs.
• Déployer des algorithmes en production pour extraire des insights exploitables à partir de grandes bases de données.

Qualifications et compétences

Requis :

• Études supérieures en informatique, mathématiques appliquées ou sciences de la vie avec un focus sur les techniques AI/ML.
• Expérience significative dans le développement de modèles d'apprentissage profond.
• Expertise exceptionnelle en apprentissage automatique, algorithmes d'apprentissage profond et ingénierie logicielle.
• Maîtrise de PyTorch, TensorFlow ou autres frameworks d'apprentissage profond.
• Compétences avancées en Python et/ou C++, et familiarité avec les stacks devops incluant le contrôle de version, CI/CD et la containerisation.
• Au moins une publication évaluée par des pairs.

Préféré :

• Doctorat en apprentissage automatique et publications dans les principales conférences AI.
• Connaissance de la biologie des maladies, de la biologie moléculaire et de la biochimie.
• Expérience avec les données biologiques et la conception, le développement et le déploiement de logiciels AI/ML commerciaux.
• Historique de contributions à des projets open-source et expérience dans le développement de modèles basés sur des métriques.

Pourquoi GSK ?

Alliant science, technologie et talent pour devancer les maladies ensemble, GSK est une entreprise biopharmaceutique mondiale dédiée au développement de vaccins, de médicaments spécialisés et généraux. Notre succès repose sur nos collaborateurs, et nous nous engageons à créer un environnement où les employés se sentent inspirés, valorisés et inclus.

Si vous partagez notre ambition, rejoignez-nous à ce moment excitant de notre parcours. Ensemble, nous pouvons façonner l'avenir de la médecine et transformer des vies pour le mieux.

Date limite de candidature : Lundi 29 avril 2024 (fin de journée)