Інженер середнього рівня з машинного навчання, біоінформатика

Deeplab поєднує високоякісні програмні технології з провідними дослідженнями в галузі машинного навчання та науки про дані для надання послуг та продуктів, які вирішують викликів пов'язані із реальним світом. Це можливість приєднатися до динамічної, швидко розвиваючоїся організації у галузі МН/ШІ, яка присвячена дослідженням, інноваціям та відмінності. Культура в Deeplab заповнює проміжок між академічною строгістю та підприємницькою маневреністю. Ми сприяємо середовищу, де методичне, науково-дослідне прагнення до знань перетинається з інноваційним, швидким прийняттям рішень. Ця синергія посилює наше прагнення до відмінності та інновацій у вирішенні практичних проблем реального життя. Команда Наразі ми розширюємо нашу команду МН для рішень з біоінформатики. Це є частиною міжнародної науково-дослідницької співпраці з партнерами у галузі промисловості в загальних сферах виявлення ліків та дослідження раку. Наша команда бере на себе провокативні проекти від ідеї до здійснення продукту, поєднуючи інноваційні концепції МН з передовими технологіями виробництва. Якщо ви приєднаєтесь, ви станете частиною міждисциплінарної команди, до якої входять пристрасні інженери-машинобудівники, які мають досвід роботи як в дослідженнях, так і в розробці програмного забезпечення. Роль Ми шукаємо виняткових інженерів середнього рівня з машинного навчання, які розділяють нашу пристрасть до вирішення складних різноманітних промислових/науково-дослідних проблем з біоінформатики. Ви матимете можливість сприяти створенню нових досліджень та розробок, використовуючи передове машинне навчання в складних проектах із провідними академічними/промисловими партнерами. Ви також знайдете фантастичні можливості для подальшого розвитку разом з командою. Від кандидатів на посаду інженерів середнього рівня з машинного навчання очікують досвіду в машинному навчанні, отриманого з попереднього практичного досвіду в релевантній галузі промисловості/дослідницької ролі або продемонстрованого винятковими академічними досягненнями під час здобуття ступеня аспіранта в родичу дисципліні. Вимоги В1ід кандидатів очікують отримання бакалавра або магістра в галузі електротехніки та комп'ютерної інженерії, машинного навчання або КС, а також досвіду реалізації та оцінки алгоритмів машинного навчання для реальних даних. Вони також повинні мати 2+ років практичного промислового або академічного досвіду з проектами машинного навчання, підтвердженого дослідницького досвіду використання машинного навчання, знання процесів розробки за допомогою Linux, Git, Docker тощо. Вони повинні володіти Pythonом, мати досвід розробки, тестування та підтримки програм з машинного навчання промислової якості за допомогою таких фреймворків, як TensorFlow або PyTorch. Було б корисно, якщо б кандидати мали знайомство з поняттями в біоінформатиці, обчислювальній біології, виявленні ліків, хемоінформатиці і молекулярній біології. Це було б додатковим бонусом, якщо кандидати ознайомились з бібліотеками та інструментами хімічної інформатики, такими як RDKit або Open Babel, якщо вони розуміють моделювання молекул, симуляції докування та інші обчислювальні техніки, що важливі для дизайну ліків. Кандидати також повинні мати досвід великомасштабних обчислювальних кластерів для моделювання машинного навчання та здатність побудувати міцні відносини в складних міжнародних умовах. Великої важливості мають відмінні навички писемного та усного спілкування, а також здатність представляти складні аналізи чітким, стислим та прийнятним для дії способом. Обов'язки Ваші обов'язки будуть включати розробку алгоритмів машинного навчання та інфраструктури, письмо МН коду промислової якості, проведення експериментів та оцінювання, статистичне моделювання та аналітика даних, застосування технік глибокого навчання до біоінформатики. Ви також будете керувати, культурно обробляти та попередньо обробляти різноманітні біологічні набори даних, щоб забезпечити якість та послідовність робіт з машинним навчанням, а також гарантувати, що алгоритми та моделі оптимізовані для обчислювальної ефективності та шкалюваності для обробки великомасштабних біологічних наборів даних. Крім того, ви повинні бути в курсі останніх досягнень в методах машинного навчання, таких як передача навчання, напівкероване навчання тощо, а також в біоінформатиці та обчислювальній біології. Важливо співпрацювати з міжфункціональними міжнародними командами. Пільги До пільг входять додаткове приватне медичне страхування, гнучкий графік роботи та робота на відстані. Ви будете працювати з першокласними технологіями ШІ та впливати на реальні застосування. Є бюджет на обладнання для домашнього офісу, щоб забезпечити продуктивне робоче місце, можливості для особистого зростання, візуально привабливе та позитивне робоче середовище в наших нових офісах і конкурентну заробітну плату в залежності від кваліфікації, експертизи та досвіду. Deeplab: роботодавець, який надає рівні можливості В Deeplab ми цінуємо різноманітність з точки зору досвіду, знань, освіти та перспектив. Ми надаємо рівні можливості з працевлаштування незалежно від статі, раси, релігії або переконань, етнічного чи національного походження, інвалідності, віку, громадянства, статусу шлюбу, вітчизняного або громадянського партнерства, сексуальної орієнтації, гендерної ідентичності, вагітності або пов'язаної з цим умови, та будь-яких інших основ, захищених законом. Ми радо зустрічаємо людей із інвалідністю або додатковими потребами та забезпечуємо необхідні підстроювання. Про компанію Deeplab - це революційна компанія, що надає передові рішення з РІ часткового інтелекту для вирішення складних проблем реального життя. У Deeplab ми прагнемо заповнити проміжок між дослідженнями та промисловістю: ми прагнемо досягати наукових проривів, одночасно включаючи дослідницькі рішення у великомасштабні промислові та науково-дослідницькі проекти. Ми підтримуємо та фінансуємо академічно-промислові синергії для дослідження нових напрямків досліджень і застосувань. Наша візія охоплює розробку та використання дослідження МН кінцевого обороту, надаючи рішення ключових проблем реального життя. Це впливає на реальний суспільний вплив як в науковій, так і в бізнес-спільноті. Ми побудували міцні партнерства з провідними світовими фармацевтичними компаніями в галузі виявлення ліків. Ми працювали в галузі біоінформатики, набули сильного партнерства з Taboola протягом останніх 5 років. Разом ми представили, співрозробили та відповідаємо за технологію глибокого навчання за великими виробничими магістралями, пов'язаними з персоналізацією та рекомендацією, з вражаючими результатами до цього часу. Система щодня обслуговує мільярди рекомендацій щоденно до бази користувачів в 1,4 мільярда унікальних користувачів. Більше інформації про нас ви можете знайти на deeplab.ai.