Job expired!
Старший головний науковець, Дизайн вакцин на основі мРНК з використанням AI/ML у Pfizer - Вакансія
Приєднуйтесь до Pfizer і змінюйте життя пацієнтів за допомогою революційних наукових і технологічних досягнень. Дослідження та розробки (R&D) відіграють ключову роль у виконанні місії Pfizer, що полягає у доставці найважливіших терапій та вакцин. Використовуйте свій досвід у відкритті наук, безпеці ліків, клінічних випробуваннях та провідних можливостях розвитку процесів, щоб надати пацієнтам світового класу ліки.
Як частина нашої команди NGS та Data Science, ви використовуватимете свій досвід у галузі машинного навчання (ML), щоб покращити прогнози ML та застосовувати їх до раціонального дизайну вакцин. Ви керуватимете розробкою інтегрованої структури, що поєднує аналіз даних multi-omics з алгоритмами ML для оптимізації вибору мішеней вакцини та стратегії, включаючи оптимізацію послідовностей мРНК, дизайн антигену та прогнозування генетичних штамів.
- Надання експертизи в галузі AI/ML та комп'ютерної біології для підтримки досліджень і розробок вакцин.
- Розробка інтегрованої структури, що поєднує аналіз даних multi-omics і алгоритми ML для покращення вибору мішеней вакцини та оптимізації.
- Співпраця з керівництвом платформи для формування та інформування ключових стратегій RNA.
- Ідентифікація можливостей для використання досягнень у галузі AI/ML.
- Ефективне спілкування результатів досліджень і представлення даних на зустрічах.
- Широка співпраця з колегами з різних наукових дисциплін та, можливо, з зовнішніми партнерами.
- Керування командою Data Scientists у галузі AI/ML та сприяння інноваціям у платформі RNA.
- PhD в системній біології, комп'ютерних науках, математиці або суміжній кількісній області.
- 6+ років досвіду застосування машинного навчання для вирішення біологічних проблем.
- Основні знання методів ML та їхніх математичних концепцій.
- Досвід досліджень, пов'язаних з дизайном і відкриттям ліків наступного покоління RNA терапії.
- Володіння фреймворками глибокого навчання та структурами даних.
- Відмінні організаційні навички та здатність пріоритезувати роботу.
- Досвід у проєктуванні та побудові повторюваної кодової інфраструктури та співпраці з інженерними командами.
- Сильні навички письмового та усного спілкування, включаючи здатність передавати
