Senior Machine Learning Scientist (ML) - Accelerating Drug Discovery with AI

О Deep Genomics: Deep Genomics является пионером в объединении искусственного интеллекта с открытием новых лекарств. Наша уникальная платформа ИИ спроектирована так, чтобы раскрывать сложности биологии РНК, выявляя новые цели для лекарств и терапевтические решения, недоступные традиционными методами. Наши динамичные центры в Торонто и Кембридже, штат Массачусетс, где наша команда экспертов, владеющая навыками по машинному обучению, биоинформатике и разработке лекарств, переопределяет создание новых медикаментов.

Как исследователь по машинному обучению в Deep Genomics, вы будете содействовать инновациям в разработке передовых моделей и алгоритмов ИИ, которые предстоит реформировать будущее открытия лекарств. Принимайте непосредственное участие в усовершенствовании нашей платформы ИИ через совместные проекты с ведущими исследователями, решая сложные задачи в биологии РНК и ускоряя путь от переломных открытий к трансформационным терапиям.

Мы ищем исключительного кандидата с прочным исследовательским послужным списком и страстью к продвижению приложений машинного обучения в области открытия лекарств. Требуется докторская степень в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной биологии или в тесно связанных областях, сопровождаемая твердым рекордом вкладов в ведущие конференции и журналы. Опыт разработки моделей машинного обучения для операционного использования будет большим преимуществом.

• Разработка передовых моделей и алгоритмов машинного обучения, сосредоточенных на предиктивном моделировании, анализе последовательностей и структурной биологии.
• Сотрудничество с межфункциональными командами для планирования и выполнения исследовательских проектов по насущным проблемам биологии РНК и открытия лекарств.
• Поддержание острого осведомления об эмерджентных тенденциях в машинном обучении, биоинформатике и вычислительной биологии, способствуя росту данных областей.

• Докторская степень в области компьютерных наук, машинного обучения, биоинформатики или связанных с ними областей с впечатляющим перечнем публикаций.
• Глубокие знания в области машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей, подкрепленные тщательным теорет