ML Research Engineer

O Causaly: Założone w 2018 roku, Causaly jest pionierem w rozwijaniu wiedzy w dziedzinie biomedycyny poprzez swoją zaawansowaną platformę AI generatywnego. Nasze narzędzia umożliwiają tysiącom naukowców szybkie pozyskiwanie wglądów z ogromnej ilości danych, w tym publikacji akademickich, badań klinicznych i dokumentów regulacyjnych. Nasze partnerstwa z wiodącymi na świecie firmami biotechnologicznymi wzmacniają nasze możliwości w zakresie Odkrywania Leków, Bezpieczeństwa i Inteligencji Konkurencyjnej. Dowiedz się więcej o naszych innowacyjnych podejściach na naszym Blogu - Causaly. Wspierani przez znaczących inwestorów takich jak ICONIQ, Index Ventures, Pentech i Marathon, zwiększamy nasz wpływ na całym świecie.

Jako Inżynier Badań ML w Causaly będziesz odgrywać kluczową rolę w naszym zespole AI. To stanowisko wiąże się z pracą obok multidyscyplinarnego zespołu ekspertów, podejmowaniem skomplikowanych wyzwań w innowacyjny sposób. Twoje wkłady bezpośrednio wzmocnią nasze zdolności AI, wpływając zarówno na trajektorię rozwoju Causaly, jak i na dziedzinę badań biomedycznych.

• Dostrajanie i optymalizacja dużych modeli językowych specyficznych dla zadań w badaniach biomedycznych i odkrywaniu leków.
• Rozwój inteligentnych agentów do generowania i testowania hipotez, zdolnych do bezproblemowej integracji zarówno z platformą Causaly, jak i zewnętrznymi źródłami danych.
• Implementacja i ulepszanie algorytmów uczenia ze wzmocnieniem w celu usprawnienia procesów odkrywania leków, takich jak identyfikacja celu i optymalizacja leadów.
• Zarządzanie infrastrukturą do trenowania modeli, oceny, adnotacji i zarządzania danymi, zapewniając solidne systemy i efektywne procesy pracy.
• Stosowanie ram programowania zorientowanego na testy, aby utrzymać wysoką jakość, efektywny kod, w tym przeprowadzanie przeglądów kodu przez rówieśników.
• Wykorzystanie metodyk agile, aby szybko dostosowywać rozwiązania do ewoluujących potrzeb produktu i kompleksowo dokumentować wszystkie etapy rozwoju.
• Współpraca z naukowcami i inżynierami w celu projektowania i realizacji eksperymentów na dużą skalę w celu rozwoju i wdrożenia technologii ML.

• Zaawansowane wykształcenie (magister/inżynier lub doktorat) w dziedzinie informatyki, uczenia maszynowego lub pokrewnej.
• Udowodnione umiejętności analityczne i zdolności do rozwiązywania problemów z znacznym doświadczeniem branżowym w opracowywaniu ram AI/ML.
• Znajomość narzędzi i frameworków ML, takich jak Pytorch, Tensorflow, scikit-learn i Langchain.
• Specjalistyczna wiedza w architekturach deep learning, zwłaszcza transformatorach i CNN.
• Mocne umiejętności programistyczne w Pythonie i znajomość programowania obiektowego