Название: Machine Learning Scientist
Местоположение: Хертогенбос, Северный Брабант, Нидерланды / Гибрид
О ENPICOM
ENPICOM объединяет междисциплинарный опыт в области биологии, программного обеспечения и ИИ, чтобы упростить сложные рабочие процессы в интуитивно понятные решения, которыми любят пользоваться ученые. Мы создаем масштабируемую цифровую платформу, которая обеспечивает основу для согласованных, действенных данных, необходимых для операционализации ИИ. Предоставляя ученым возможность легко получать доступ к моделям ИИ и применять их для анализа и принятия решений, мы позволяем им быстрее и эффективнее разрабатывать прорывные лекарства.
Роль
Мы ищем специалиста по машинному обучению (Machine Learning Scientist), который присоединится к нашей команде биоинформатики и ИИ. Вы будете помогать в разработке моделей машинного обучения, которые ускоряют открытие и оптимизацию терапевтических антител, а также превращать эти модели в надежные инструменты, которые наши клиенты ежедневно используют на платформе ENPICOM.
Эта роль подойдет вам, если вам нравится работать в обеих областях: глубоко понимать научную проблему и обеспечивать, чтобы решение хорошо работало на практике. Вы также будете помогать расширять возможности ИИ на платформе, включая новейшие подходы, такие как ИИ-агенты, которые могут выполнять шаги анализа от имени ученого.
Вы будете тесно сотрудничать с опытными специалистами по машинному обучению, биоинформатиками и инженерами-программистами, и у вас будет возможность развивать свои навыки в области биологии антител, внедрения моделей и современных инструментов ИИ.
Что вы будете делать
- Оценивать, адаптировать и обучать модели глубокого обучения для задач инженерии антител, таких как прогнозирование свойств антител или предложение улучшенных вариантов белков.
- Сравнивать опубликованные и внутренние модели на наших данных и помогать решать, какие из них стоит внедрить на платформу.
- Превращать перспективные модели в надежные, протестированные сервисы: упаковка, версионирование, мониторинг и обеспечение их бесперебойной работы со временем.
- Помогать создавать функции ИИ на платформе ENPICOM, включая агентные инструменты, которые связывают модели и рабочие процессы анализа.
- Разрабатывать надежные эксперименты и использовать статистику для проверки того, действительно ли модель работает, и где она не работает.
- Работать с биоинформатиками и учеными, чтобы понять биологию, лежащую в основе проблемы, и четко объяснять результаты неспециалистам.
- Следить за новыми методами машинного обучения для белков и антител и делиться полученными знаниями с командой.
- Наставлять младших коллег и стажеров, помогая им развивать свои навыки и делясь своими знаниями.
Что мы предлагаем
- Работа, которая имеет значение: ваши модели помогают доставить пациентам лучшие лекарства на основе антител.
- Небольшая, дружелюбная команда, где ваша работа быстро становится частью продукта, используемого учеными по всему миру.
- Конкурентоспособная заработная плата, основанная на вашем опыте.
- Местоположение: Хертогенбос, Нидерланды, гибридный формат с 1-2 днями в офисе в неделю.
Что вы принесете
- Степень магистра или доктора наук в области машинного обучения, информатики, биоинформатики, вычислительной биологии, физики или смежной области, или эквивалентный практический опыт.
- Опыт применения машинного обучения или глубокого обучения для решения реальных задач в промышленности или академической среде.
- Уверенные навыки программирования на Python и практический опыт работы с фреймворком глубокого обучения, таким как PyTorch.
- Хорошее понимание статистики и методов честной оценки моделей: разделение данных, базовые показатели, неопределенность и распространенные ошибки.
- Интерес к биологии и мотивация изучать аспект работы, связанный с антителами. Предварительное знание иммунологии приветствуется, но не требуется.
- Хорошие навыки разработки программного обеспечения: контроль версий, читаемый код и тестирование.
- Четкая коммуникация на английском языке, а также любознательное, совместное отношение.
- Право на работу в Нидерландах и возможность посещать наш офис в Хертогенбосе 1-2 дня в неделю.
Приятно иметь
- Опыт работы с MLOps: инструменты для отслеживания экспериментов, обслуживания моделей, контейнеров (таких как Docker) или облачных платформ.
- Опыт работы с большими языковыми моделями или фреймворками агентов, например, для использования инструментов или протокола Model Context Protocol (MCP).
- Знакомство с языковыми моделями белков или другими моделями для белковых последовательностей и структур.
- Опыт работы с данными антител или иммунорепертуара, или с биоинформатическими инструментами для анализа последовательностей.
- Опыт работы с системами управления рабочими процессами для выполнения конвейеров анализа.
