Инженер среднего уровня по машинному обучению, биоинформатика

Deeplab объединяет лучшие технологии программного обеспечения с передовыми исследованиями в области машинного обучения и науки о данных, чтобы предлагать услуги и продукты, которые решают сложные проблемы реального мира. Это возможность присоединиться к динамичной, быстро развивающейся организации по МЛ/ИИ, посвященной исследованиям, инновациям и высокому качеству. Культура в Deeplab преодолевает пропасть между академической строгостью и предпринимательской гибкостью. Мы создаем среду, в которой методичное, исследовательское стремление к знаниям сопрягается с инновационным, быстрым принятием решений. Эта синергия подкрепляет наше стремление к совершенству и инноваций в решении реальных проблем жизни. Команда В настоящее время мы расширяем нашу команду МЛ для биоинформатических решений. Это часть международного исследовательского и развивающего сотрудничества с партнерами из промышленности в общих областях поиска лекарств и исследования рака. Наша команда берет на себя революционные проекты от идеи до внедрения в продукт, объединяя инновационные концепции ML с передовыми производственными технологиями. Если вы присоединитесь, вы станете частью междисциплинарной команды, в которой работают увлеченные инженеры по МЛ с опытом в исследованиях и разработке программного обеспечения. Роль Мы ищем исключительных инженеров среднего звена по машинному обучению, которые разделяют нашу страсть к решению сложных разнообразных биоинформатических проблем промышленности/исследований. У вас будет возможность внести свой вклад в создание новых НИОКР, используя передовые технологии машинного обучения в сложных проектах с партнерами из академического и промышленного секторов. Также вас ждут отличные возможности для дальнейшего развития наряду с командой. От кандидатов на должность Среднего Инженера по машинному обучению ожидается опыт в машинном обучении, подтвержденный либо предыдущим практическим опытом в соответствующей роли в промышленности/исследованиях, либо исключительными академическими достижениями в смежной магистерской программе. Требования От кандидатов ожидается, что у них будет бакалаврская или магистерская степень в области электро- и компьютерной инженерии, машинного обучения или компьютерных наук, а также опыт внедрения и оценки алгоритмов машинного обучения для реальных данных. К тому же, они должны иметь 2+ года практического промышленного или академического опыта работы над проектами по машинному обучению, доказанный опыт исследовательской работы с использованием машинного обучения, знание процессов разработки с использованием Linux, Git, Docker и т.д. Они должны быть профессионалами в Python, иметь опыт разработки, тестирования и поддержания приложений для машинного обучения производственного уровня на основе фреймворков, таких как TensorFlow или PyTorch. Будет важным, если кандидаты знакомы с концепциями биоинформатики, вычислительной биологии, поиска лекарств, хемоинформатики и молекулярной биологии. Будет дополнительным преимуществом, если кандидат знаком с библиотеками и инструментами химической информатики, такими как RDKit или Open Babel, и если у него есть понимание молекулярного моделирования, симуляций докинга или других вычислительных техник, актуальных для разработки лекарств. Кандидатам также следует иметь опыт работы с вычислительными кластерами большого масштаба для задач машинного обучения и способность создавать прочные отношения в сложной международной среде. Большое значение имеют отличные письменные и устные навыки общения, а также способность ясно, четко и конкретно представлять сложные аналитические данные. Обязанности Ваши обязанности будут включать разработку алгоритмов машинного обучения и инфраструктуры, написание ML-кода производственного уровня, проведение экспериментов и оценки бенчмаркинга, статистическое моделирование и аналитику данных, и применение методов глубокого обучения к биоинформатике. Вы также будете управлять, курировать и предварительно обрабатывать разнообразные биологические наборы данных, чтобы обеспечить их качество и консистентность для последующих задач машинного обучения, а также гарантировать, что алгоритмы и модели оптимизированы как для вычислительной эффективности, так и для масштабируемости для обработки больших биологических наборов данных. Кроме того, вы должны быть в курсе последних достижений в методиках машинного обучения, таких как передача обучения, полунадзорное обучение и т.д., а также в области биоинформатики и вычислительной биологии. Сотрудничество с международными межфункциональными командами является жизненно важным. Преимущества Преимущества включают дополнительное частное медицинское страхование, гибкий график работы и возможность работы на дому. Вы будете работать с передовыми технологиями в области AI и влиять на реальные приложения. У вас будет бюджет на оборудование для домашнего офиса для обеспечения продуктивного рабочего места, возможности для личного роста, визуально привлекательная и позитивная рабочая среда в наших новых офисах, а также конкурентоспособная зарплата в зависимости от квалификации, экспертизы и опыта. Deeplab: работодатель, предоставляющий равные возможности В Deeplab мы ценим разнообразие с точки зрения опыта, знаний, профессиональных навыков и мировоззрения. Мы предоставляем равные возможности трудоустройства, независимо от пола, расы, религии или убеждений, этнического или национального происхождения, инвалидности, возраста, гражданства, семейного положения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, беременности или связанного с ней состояния и любого другого юридически защищенного основания. Мы приветствуем людей с инвалидностью или особыми потребностями и обеспечим требуемые удобства. О компании Deeplab - это прорывная компания, предоставляющая передовые решения по ИИ в области НИОКР для решения сложных проблем реальной жизни. В DeepLab мы стремимся преодолеть разрыв между исследованиями и промышленностью: мы претендуем на продвижение научных открытий, одновременно внедряя исследовательские решения в крупномасштабные промышленные и исследовательские проекты. Мы содействуем и финансируем синергию академического и промышленного секторов, чтобы исследовать новые направления исследований и приложений. Наше видение охватывает разработку и использование исследований в области машинного обучения с начала и до конца, предоставляя решения для реальных проблем жизни. Это оказывает реальное общественное влияние в исследовательском сообществе и бизнесе. Мы создали твердые партнерства с ведущими в мире фармацевтическими компаниями в области поиска лекарств. Мы работаем в области биоинформатики, налаживая сильное партнерство с Taboola в течение последних 5 лет. Вместе мы внедрили, совместно разработали и несем ответственность за технологию глубокого обучения, стоящую за крупномасштабными производственными процессами, связанными с персонализацией и рекомендациями, с впечатляющими результатами на сегодняшний день. Система ежедневно предлагает миллиарды рекомендаций для базы пользователей из 1,4 млрд уникальных пользователей. Вы можете найти больше информации о нас на deeplab.ai.