Research Scientist - AI and Biology

Firma: Chan Zuckerberg Biohub San Francisco (CZ Biohub SF)

Lokalizacja: San Francisco, Kalifornia

Chan Zuckerberg Biohub San Francisco (CZ Biohub SF) jest wiodącym niezależnym, non-profitowym instytutem badawczym, który łączy Stanford, UC Berkeley i UC San Francisco w innowacyjną i zaawansowaną technologicznie jednostkę. W CZ Biohub SF wspieramy społeczność wyjątkowych inżynierów, naukowców danych i badaczy biomedycznych zaangażowanych w zrozumienie podstawowych mechanizmów chorób oraz rozwój przełomowych technologii diagnostycznych i terapeutycznych.

• Rozwiązujemy duże, naukowe wyzwania, które nie są możliwe do podjęcia w typowych warunkach.
• Umożliwiamy indywidualnym naukowcom realizację ich najbardziej ryzykownych i innowacyjnych pomysłów.
• Najnowocześniejsze technologie rozwijane tutaj ułatwiają badania naukowcom i klinicystom w naszych partnerskich instytucjach i nie tylko.

Naszą siłą jest różnorodność myśli, idei i perspektyw, które są kluczowe dla naszej misji rewolucyjnych innowacji i doskonałości naukowej. Jesteśmy zobowiązani do tworzenia inkluzywnego środowiska, w którym wszyscy członkowie zespołu czują się cenieni i mają wpływ.

Raportując do Dyrektora Biologii Obliczeniowej i Nauk o Danych, Naukowiec Badawczy będzie odpowiedzialny za rozwój strategii fuzji danych multimodalnych oraz tworzenie innowacyjnych modeli AI/ML wspierających badania w CZ Biohub San Francisco.

• Opracowywanie i wdrażanie strategii fuzji danych multimodalnych.
• Tworzenie, wdrażanie i utrzymanie zaawansowanych modeli głębokiego uczenia dla multimodalnych odczytów komórkowych.
• Tworzenie innowacyjnych podejść modelowania (np. głębokie modele generatywne, modele podstawowe) dla różnych danych biologicznych na różnych skalach (komórka, tkanka, organizm).
• Współpraca z interdyscyplinarnymi zespołami w dynamicznej kulturze naukowej i inżynieryjnej.
• Prezentowanie i pisanie wyników badań na konferencjach naukowych.

Podstawowe

• Doktorat z informatyki, bioinżynierii, biologii obliczeniowej lub pokrewnej dziedziny z naciskiem na AI/ML.
• 3+ lat doświadczenia z Pythonem i głównymi bibliotekami głębokiego uczenia (TensorFlow lub PyTorch).
• Udokumentowany dorobek publikacyjny w obszarze maszynowego uczenia stosowanego do danych biologicznych.
• Doświadczenie w pracy z dużymi multimodalnymi zestawami danych i treningiem dużych modeli AI/ML.
• Biegłość w środowiskach Linux i systemach kontroli wersji (np. git).
• Pasja do bieżącego śledzenia najnowszych badań w dziedzinie maszynowego uczenia i rozumowania multimodalnego.
• Silne umiejętności oceny sytuacji i rozwiązywania problemów.
• Doskonałe umiejętności interpersonalne oraz w komunikacji pisemnej i werbalnej.
• Zdolność adaptacji i ustalania priorytetów w szybkim tempie pracy.

Mile widziane

• Znajomość paradygmatów uczenia się innych niż uczenie nadzorowane.
• Doświadczenie z głębokimi modelami generatywnymi