Computational Scientist - Digital RD Large Molecule Research

W firmie Sanofi jesteśmy oddani dostarczaniu nowej generacji rozwiązań opieki zdrowotnej, których potrzebują nasi pacjenci i klienci. Wykorzystując wgląd w dane i odpowiedzialnie stosując AI, staramy się badać głębiej i rozwiązywać problemy szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Dołącz do naszego Zespołu Cyfrowego jako Naukowiec Obliczeniowy i odegraj kluczową rolę w realizacji tych postępów.

W swojej roli będziesz współpracować z innymi naukowcami, aby zastosować najnowocześniejsze techniki obliczeniowe, Machine Learning (ML) i Deep Learning (DL). Twoja praca zrewolucjonizuje nasze narzędzia obliczeniowe dla dużych cząsteczek, przyspieszając i ulepszając projektowanie oraz inżynierię nowych kandydatów na leki biologiczne. Nasz unikalny, oparty na danych zespół składa się z ekspertów w dziedzinie platform AI, inżynierii danych, operacji ML, data science, biologii obliczeniowej i innych. Razem dążymy do przekształcenia sposobu, w jaki badamy biologiki.

• Opracowywanie i stosowanie podejść AI/ML (klasyfikacja, grupowanie, uczenie maszynowe, uczenie głębokie) do zestawów danych badawczych farmaceutycznych (aktywność, funkcja, właściwości ADME, właściwości fizyko-chemiczne).
• Budowanie i ocena modeli z wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych, algorytmów i symulacji przy użyciu najnowoczesniejszych technologii uczenia maszynowego.
• Ścisła współpraca z naukowcami obliczeniowymi, inżynierami danych, inżynierami oprogramowania, projektantami UX oraz naukowcami badawczymi skoncentrowanymi na terapeutyce białkowej na poziomie międzynarodowym (USA, Europa, Chiny).
• Aktualizowanie i raportowanie odpowiednich wyników do interdyscyplinarnych zespołów projektowych i interesariuszy.
• Śledzenie najnowszych osiągnięć w dziedzinie data science, bioinformatyki i algorytmów AI/ML/DL.
• Aktywne uczestnictwo w ocenie i koordynacji współpracy akademickiej i startupowej oraz zarządzaniu partnerami zewnętrznymi.

• Zaawansowany stopień naukowy (M.Sc., PhD) w dziedzinie AI/ML, analizy danych, informatyki, matematyki, statystyki, fizyki, biofizyki, biologii obliczeniowej lub nauk inżynieryjnych.
• Minimum 3-letnie doświadczenie w branży w stosowaniu technik ML/DL do rozwiązywania problemów związanych z cząsteczkami.
• Silna znajomość struktury białek lub osadzania/featureyzacji sekwencji.
• Dogłębne zrozumienie zaawansowanej statystyki, technik ML/DL, w tym architektur sieci (CNN, GAN, RNN, Auto-Encoders, Transformers, PLM), regularizacji, osadzeń, funkcji strat, strategii optymalizacji i technik uczenia się przez wzmacnianie.
• Biegłość w Pythonie i bibliotekach do uczenia głębokiego, takich jak PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, NumPy, Matplotlib.
• Umiejętność wizualizacji danych i stosowania algorytmów redukcji wymiarów.
• Zdolność do rozwijania, testowania i stosowania predykcyjnych algorytmów do generowania hipotez.
• Doświadczenie w środowiskach obliczeń w chmurze i wysokiej wydajności (np. AWS).
• Doskonałe