Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
AApheris
8 месяцев назад
Грейд
Senior
Формат работы
Удалённо
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
В Apheris мы создаем будущее применения ИИ в фармацевтических исследованиях и разработках. Мы позволяем ведущим фармацевтическим командам быстрее открывать и разрабатывать лекарства. Мы управляем крупнейшими в отрасли федеративными сетями данных для ИИ в области открытия лекарств, охватывающими кофолдинг, ADMET и разработку антител.
В этих сетях модели обучаются на проприетарных отраслевых наборах данных для достижения более высокой производительности и широкой применимости, сохраняя при этом контроль над данными и защищая интеллектуальную собственность. Мы предоставляем эти превосходные модели через приложения для открытия лекарств, которые позволяют командам использовать их в масштабе, настраивать их и интегрировать в существующие рабочие процессы исследований и разработок.
В Apheris мы развиваем федеративные сети данных в области наук о жизни для решения проблемы «узкого горлышка» данных при обучении высокопроизводительных ML-моделей. Общедоступных молекулярных наборов данных недостаточно для обучения высококачественных ML-моделей, отвечающих требованиям отрасли. Наш продукт решает эту проблему, предоставляя сети, в которых биофармацевтические организации совместно обучают более качественные модели на своих объединенных данных. Продукт Apheris представляет собой набор приложений для открытия лекарств, обогащенных проприетарными данными участников сети. Наша федеративная вычислительная инфраструктура со встроенным управлением и контролем конфиденциальности гарантирует, что интеллектуальная собственность и права владения данными всегда остаются у хранителей данных.
Поскольку мы уделяем особое внимание случаям использования структурной биологии как ключевому направлению в нашей работе по открытию лекарств, мы ищем старшего инженера ML для технического обеспечения наших моделей структурной биологии. Это практическая, высокопоставленная роль, сосредоточенная на достижении передовых результатов в применении фундаментальных моделей для решения задач структурной биологии. Вы будете тесно сотрудничать с нашей командой руководства и служить техническим авторитетом по ML-моделированию, архитектуре и экспериментам в этой области.
Если вы хотите стать частью целеустремленной команды, создающей передовые ИИ-системы для наук о жизни, и знаете, что требуется для перехода от фундаментальных моделей к достижению конкретных результатов в отрасли, эта роль для вас.
Вы должны обладать глубокими знаниями в обучении и развертывании современных моделей для прогнозирования структуры белка и связанных с этим задач. Вы также должны понимать применение этих моделей в рабочих процессах открытия лекарств и иметь опыт разработки стратегии, решения сложных технических проблем и создания эффективных ML-систем.
At Apheris, we are building the future of how AI is applied in pharmaceutical R&D. We enable leading pharmaceutical teams to discover and develop drugs faster. We host the industry’s largest federated data networks for drug discovery AI, spanning co-folding, ADMET, and antibody developability.
Across these networks, models are trained on proprietary industry datasets to achieve higher performance and broader applicability while keeping data control and IP protected. We deliver these superior models through drug discovery applications that enable teams to run them at scale, further customize them, and integrate them into existing R&D workflows.
At Apheris, we power federated data network in life sciences to address the data bottleneck in training highly performant ML models. Publicly available, molecular datasets are insufficient to train high-quality ML models that meet industry requirements. Our product addresses this by hosting networks where biopharma organizations collaboratively train higher quality models on their combined data. The Apheris product is a set of drug discovery applications - enriched with the proprietary data of network participants. Our federated computing infrastructure with built-in governance and privacy controls ensure that the data IP and ownership always stays with the data custodians.
As we are doubling down on structural biology use cases as a focus area within our drug discovery work, we are looking for a Senior ML Engineer to drive the technical execution for our structural biology models. This is a hands-on, high-impact role focused on advancing the state of the art in applying foundational models to structural biology problems. You’ll work closely with our leadership team and will serve as the technical authority on ML modelling, architecture, and experimentation in this domain.
You should bring deep expertise in training and deploying contemporary models for protein structure prediction and related tasks. You must also understand the application of these models in drug discovery workflows and have a track record of setting strategy, breaking down complex technical problems, and delivering impactful ML systems.
If you want to be part of a mission-driven team building cutting-edge AI systems for life sciences – and you know what it takes to move from foundational models to domain-specific impact – this role is for you.
You should apply if
Our interview process is split into three phases:
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 113 000 до 180 000
