Старший научный сотрудник II - Данные науки

Описание компании

Syngenta Crop Protection является новатором в сельском хозяйстве, предлагая передовые технологии и решения, которые позволяют фермерам работать продуктивно и устойчиво. Мы предлагаем премиум портфель решений для защиты растений и почвы, а также цифровые решения, которые революционизируют процесс принятия решений фермерами. С нашим коллективом из 17 900 сотрудников, мы работаем над улучшением сельского хозяйства в более чем 90 странах мира. Наша штаб-квартира расположена в Базеле, Швейцария. Syngenta Crop Protection является частью крупной группы Syngenta.

Следите за нами в Twitter по адресу www.twitter.com/Syngenta, и на LinkedIn по www.linkedin.com/company/syngenta.

Наш сайт:

Международный научно-исследовательский центр Jealott's Hill расположен между Брэкнеллом и Мейденхедом в прекрасных полусельских окрестностях, где работают около 800 ученых и сотрудников Syngenta. Здесь производятся все основные виды глобальной научной и развивающей продукту деятельности, включая исследования по открытию новых активных веществ, новых технологий формулировок, безопасности продуктов, техническую поддержку нашей продукции, а также исследования по семенам.

Департамент бионаук защиты растений в Syngenta способствует созданию безопасных средств защиты растений через глубокое изучение биологии, способов действия, механизмов резистентности, а также ADME, улучшая производительность и устойчивость продуктов. Мы собираем огромные объемы данных из бионаук, и наша цифровая группа использует комбинацию методов обработки изображений, статистических, искусственного интеллекта и машинного обучения для помощи в принятии решений на основе данных. Большая часть работы заключается в проектировании сложных экспериментов, интеграции различных источников данных и извлечении знаний. Если вы увлекаетесь созданием вычислительных решений для того, чтобы помочь Syngenta создавать продукты, способные обеспечить устойчивое питание мира, мы имеем работу для вас.

Описание работы

Обзор роли:

В департаменте бионаук для защиты растений мы ищем амбициозного, новаторского человека, который будет работать вместе с учеными по всему бизнесу по защите растений, чтобы создать видение преодоления будущих вызовов в заботе о здоровье растений с использованием цифровых технологий. Вы будете использовать свой опыт анализа экспериментальных научных данных для создания моделей, дающих новые проницательные выводы, которые будут расширять научные программы в области бионаук. Эта роль будет сосредоточена на разработке и внедрении алгоритмов, создании конвейеров ETL (Extract, Transform, Load), создании визуализаций и общение статистических результатов широкой аудитории. Успешные кандидаты присоединятся к сообществу специалистов по данным внутри Syngenta и будут вносить свой вклад в платформу предиктивного моделирования Syngenta.

Обязанности:

• Понимание данных бионаук, ключевых атрибутов данных и экспериментальных возможностей для выявления возможностей улучшения нашей науки с помощью методов аналитики и прогностических моделей.
• Определение потребностей в данных и предоставление рекомендаций ученым для обеспечения целостности данных
• Исследование, применение и разработка передовых стратегий машинного обучения и обработки данных для решения проблем защиты растений
• Оценка эффективности алгоритма, оценка предположений модели и их неопределенностей и эффективное общение результатов как техническим, так и не техническим слушателям
• Совместная работа в рамках цифровой группы бионаук и более широкого сообщества данных для разработки и внедрения новых моделей, обмена опытом, новых методов и технологий, и стимулирования инноваций в области цифровых и научных данных.

Требования

Образование и опыт:

Предпочтение отдается кандидатам с научной степенью (или эквивалентным опытом) в области естественных наук с акцентом на анализ и интеграцию данных, науку об данных и/или машинное обучение. Опыт постдокторской работы в области наук о живой природе или опыт работы в сфере НИОКР является желательным.

Необходимые навыки:

• Способность извлекать и передавать знания из данных
• Динамичная личность с страстью к нововведениям и решению проблем
• Опыт создания математических моделей и понимание биологических данных, полученных в результате экспериментов, типов данных, соответствующих аналитических методов и основных статистических концепций
• Способность работать в многопрофильных командах
• Практический опыт работы со стандартным стеком науки о данных R и Python, включая библиотеки, используемые для очистки данных, моделирования, визуализации и машинного обучения
• Понимание веб-приложений, основанных на данных, и соответствующих инструментов, например, Plotly/Dash и R shiny, включая внедрение
• Знакомство как с реляционными, так и с нереляционными базами данных, включая базы данных графов, и понимание хороших практик управления научными данными
• Понимание и следование лучшим практикам разработки программного обеспечения в командной среде
• Базовое понимание методов глубокого обучения
• Владение навыками письменной и устной коммуникации
• Способность управлять и вносить свой вклад в проекты автономно
• Опыт работы с системами контроля версий и созданием воспроизводимых цифровых рабочих процессов

Желательные навыки:

• Опыт создания механистических моделей
• Опыт проектирования моделей данных и управления базами данных
• Опыт создания моделей ADME
• Знания в области клеточной биологии, энтомологии, фитопатологии, развития биологии
• Опыт работы с объектно-ориентированным программированием

Дополнительная информация

Мы приветствуем и поощряем разнообразие, которое способствует нашим инновациям и превосходит рынок. https://www.syngenta.com/careers/working-syngenta/diversity-and-inclusion

Знаете ли вы? Syngenta была признана лучшим работодателем по версии журнала Science