Vereinigtes Königreich
LSEG
Boehringer Ingelheim
Senior ML Engineer
Vereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
PythonGo
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DER KI-BESCHLEUNIGER
Die meisten Krankheiten sind auf biologischer Ebene immer noch schlecht verstanden. Trotz jahrzehntelanger Forschung bleiben die ursächlichen Mechanismen, die viele Erkrankungen antreiben, unklar, was unsere Fähigkeit einschränkt, die richtigen Ziele zu identifizieren, die richtigen Interventionen zu entwerfen und die richtigen Medikamente zu den Patienten zu bringen.
Der KI-Beschleuniger existiert, um das zu ändern. Mit Sitz in London und innerhalb von Computational Innovation (@computationalinnovation), einer globalen Organisation, die computergestützte Biologie, Humangenetik, Datenexzellenz und KI umfasst, ist es die Mission des Beschleunigers, produktionsreife KI-Fähigkeiten aufzubauen, die unser Verständnis der Krankheitsbiologie vertiefen und die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöhen.
Dies tun wir, indem wir neurale Methoden auf die biomedizinische Datenlandschaft anwenden, um heterogene, multimodale Datenquellen zu integrieren, biologische Beziehungen abzuleiten und kausales Denken in das, was wir bauen, einzubetten. Das Ziel ist nicht nur, vorherzusagen, sondern zu erklären und zu verstehen, warum eine Krankheit auftritt.
Dies können elektronische Gesundheitsakten und medizinische Bilder zur Unterstützung der Patientensegmentierung sein. Es können 'Omics-Daten zur Identifizierung neuartiger therapeutischer Ziele sein. Es kann die Vorhersage transkriptioneller Veränderungen für eine gegebene krankheitsverursachende Variante sein. Es kann die Simulation der Wirkung der Modulation eines Zielmoleküls von Interesse sein.
Eine Kernkomponente des KI-Beschleunigers ist AI Systems, ein Team, das sich auf die Entwicklung, den Aufbau und die Bereitstellung multimodaler Grundlagenmodelle in der riesigen biomedizinischen Datenlandschaft konzentriert, die innerhalb von Computational Innovation zur Verbesserung und Beschleunigung der Portfolio-Entscheidungsfindung eingesetzt werden.
DIE POSITION
Wir suchen einen Senior ML Engineer, der das AI Systems Team verstärkt und an der Spitze der biomedizinischen KI arbeitet. Dies ist eine praktische Ingenieurrolle mit realen Einsätzen, da die von Ihnen entwickelten Modelle verwendet werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, welche Indikationen verfolgt werden sollen, in welcher Patientenpopulation und gegen welches Ziel.
Sie werden in enger Partnerschaft mit KI-Wissenschaftlern zusammenarbeiten, validierte Forschungsprototypen und architektonische Designs übernehmen und diese auf einem hohen technischen Standard zur Produktionsreife bringen. Sie werden frühzeitig an Architekturentscheidungen beteiligt sein, technische Perspektiven zu Training, Effizienz, Skalierbarkeit und Produktionsreife einbringen und mit KI-Wissenschaftlern an Designentscheidungen iterieren.
Dies ist eine Rolle für jemanden, der stolz auf seine Ingenieurskunst ist, der sauberen, gut getesteten und gut dokumentierten Code schreibt, der sicherstellt, dass die Biologie ihre Integrität nicht verliert, wenn sie von der Forschung zur Produktion übergeht. Ihre Ingenieursarbeit wird weit über die Modellkarte hinausgehen; sie wird direkt mit menschlichen Gesundheitsergebnissen verbunden sein.
HAUPTAUFGABEN *
- Bringen Sie von Anfang an ML-Engineering-Expertise in das Architekturentwurf ein, um sicherzustellen, dass die Grundlagenmodelle effizient und skalierbar entworfen werden *
- Implementieren Sie biomedizinische Grundlagenmodellkomponenten wie Trainingscode, Datenlader, Tokenizer, Inferenzlogik und Fine-Tuning-Schnittstellen auf einem hohen technischen Standard *
- Arbeiten Sie eng mit KI-Wissenschaftlern zusammen, um validierte Forschungsprototypen in robuste, produktionsreife Modellartefakte zu übersetzen und zur Benchmark- und Leistungsbewertung beizutragen *
- Optimieren Sie validierte Modelle und Inferenz-Pipelines, indem Sie Optimierungstechniken wie Quantisierung, Destillation und Pruning anwenden, um die Produktionsanforderungen an Effizienz und Latenz zu erfüllen, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen *
- Schreiben Sie sauberen, gut getesteten, gut dokumentierten Code und wahren Sie die technischen Standards im gesamten Team *
- Leiten Sie Modellübergaben an MLOps-Ingenieure mit gründlicher Dokumentation bezüglich Fähigkeiten, bekannter Einschränkungen, Fehlermodi und Neuschulungskriterien *
- Bleiben Sie auf dem Laufenden über Fortschritte im ML-Engineering, im distribuierten Training und in der biomedizinischen KI-Tooling
ERFORDERLICHE QUALIFIKATIONEN *
- Abgeschlossenes Aufbaustudium in Machine Learning, Informatik, computergestützter Biologie oder einem verwandten technischen Bereich; Promotion bevorzugt oder MSc mit gleichwertiger Branchenerfahrung *
- Solide praktische Erfahrung mit deep learning und Grundlagenmodell- Implementierungen wie Transformer, Vortraining, Fine-Tuning, idealerweise im großen Maßstab *
- Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung von produktionsreifen Modell- Artefakten mit einem ausgeprägten Verständnis dafür, was für die Überführung von Forschungsprototypen in eine zuverlässige Bereitstellung erforderlich ist *
- Erfahrung in enger Partnerschaft mit Forschern während des gesamten Implementierungsprozesses *
- Kenntnisse in Python und deep learning Frameworks wie PyTorch oder JAX) *
- Starke Grundlagen im Software-Engineering – Schreiben von sauberem, testbarem, gut dokumentiertem und wartbarem Code, Versionskontrolle, Code-Reviews *
- Erfahrung mit verteilten Trainingsframeworks wie PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP oder Ray Train *
- Erfahrung in der Optimierung von Modellen für die Inferenz (z. B. Quantisierung, Destillation, Pruning)
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN *
- Erfahrung mit biomedizinischen Datenmodalitäten wie Genomik, Multi-Omics, Klinik- oder Bilddaten in einem ML-Kontext ist von Vorteil *
- Veröffentlichungen/Beiträge zu Open-Source-ML-Projekten oder -Tools
Dies ist eine hybride Rolle mit 3 Tagen pro Woche im Büro.
WARUM DIES EIN GROSSARTIGER ARBEITSPLATZ IST
Boehringer Ingelheim wurde als Top-Arbeitgeber im Vereinigten Königreich ausgezeichnet, was unser Engagement für den Aufbau eines außergewöhnlichen Arbeitsplatzes durch starke Personalpraktiken und unterstützende HR-Richtlinien zeigt.
Um mehr darüber zu erfahren, warum BI ein großartiger Arbeitsplatz ist, besuchen Sie: boehringer-ingelheim.co.uk/careers/uk-careers/why-great-place-work
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