Reino Unido
Pharo Management
Materiom
Ingeniero/a de IA
Reino Unido
London, England, United Kingdom
PythonAWSGCP
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Contrato: Jornada completa, indefinido
Ubicación: Híbrido (oficina en Londres)
Nivel: 2-4 años de experiencia profesional
Salario: £70K+ según experiencia
Sobre Materiom
La misión de Materiom es crear un mundo donde los materiales regeneren la naturaleza y apoyen la salud humana. Lo perseguimos creando herramientas de datos e IA que ayudan a descubrir alternativas naturales para el embalaje, los textiles y el entorno construido. Apoyamos a innovadores de todo el mundo para llevar estos nuevos materiales al mercado.
Somos un equipo interdisciplinario que reúne ingeniería de materiales, ciencia computacional de materiales, ingeniería de IA/ML e innovación empresarial. En 2026, nos encontramos en un punto de inflexión: con IA avanzada y un laboratorio autónomo, estamos acelerando el descubrimiento de materiales naturales y apoyando a innovadores en todo el sector.
El puesto
Este es un puesto de alto impacto con el potencial de aplicar IA/ML de vanguardia a uno de los mayores desafíos del mundo. Buscamos un/a Ingeniero/a de IA de nivel intermedio para trabajar en la intersección de ML aplicado e IA aplicada; alguien que se sienta igual de cómodo desarrollando modelos predictivos sobre datos científicos estructurados que creando herramientas impulsadas por LLM y flujos de trabajo de agentes.
Lo que harás
Trabajarás dentro de nuestro equipo técnico para contribuir en dos flujos de trabajo principales:
- Modelado predictivo y aprendizaje de representación: contribuir al desarrollo y puesta en marcha de modelos de ML que aprendan el espacio de diseño de polímeros naturales de alta dimensión y objetivos múltiples.
- Sistemas de agentes para el descubrimiento de materiales: contribuir al desarrollo y evaluación de sistemas de agentes para el descubrimiento científico, interactuando con los modelos, capacidades de simulación y laboratorios autónomos internos y externos de Materiom.
Modelado de ML
- Diseñar, construir y desplegar modelos de ML de predicción de estructura-propiedad de formulaciones de base biológica a partir de datos experimentales, in-silico y extraídos de la literatura. En busca de un modelo base que se generalice a través de sistemas de materiales.
- Realizar experimentos rigurosos para comparar enfoques de modelado, interpretar los resultados con claridad e iterar hacia los objetivos de calidad.
- Cuantificar el nivel de confianza de los modelos en sus predicciones y utilizarlo para decidir qué experimentos o simulaciones realizar a continuación.
- Trabajar con científicos de materiales para definir nuevas características y propiedades objetivo, estándares de datos y criterios de éxito para cada modelo.
Agentes para el descubrimiento de materiales
- Contribuir a la pila de agentes de Materiom para el descubrimiento científico, desde la generación de hipótesis hasta el cierre del ciclo con el SDL y el motor de simulación de Materiom.
- Construir interfaces de herramientas, como servidores MCP, que brinden a los científicos y agentes acceso estructurado a recursos internos y externos, como las bases de datos, modelos predictivos, motor de simulación e instrumentos de laboratorio de Materiom.
- Seguir los desarrollos en IA para la ciencia y la investigación de agentes, y crear prototipos de métodos prometedores frente a los casos de uso de Materiom.
MLOps
- Desarrollar, operar y mantener flujos de trabajo para la extracción de datos, entrenamiento y evaluación de modelos, y flujos de trabajo de orquestación frente a equipos/socios de laboratorio.
- Contribuir a las mejores prácticas de LLMOps y MLOps, incluyendo control de versiones, monitoreo, evaluación y optimización de costes/calidad.
- Desplegar herramientas impulsadas por ML/IA a socios del proyecto, usuarios piloto y más allá para recopilar comentarios de los usuarios.
Colaboración interna y externa
- Comunicar eficazmente conceptos técnicos complejos y hallazgos a audiencias multidisciplinarias.
- Trabajar estrechamente dentro del equipo técnico y mantenerse en sintonía con las prioridades de producto y científicas, traduciéndolas en trabajo técnico bien definido.
Lo que buscamos
Necesitarás:
- Entusiasmo genuino por el potencial de transformar el sector de los materiales a través del descubrimiento de materiales habilitado por IA de alternativas innovadoras de base biológica.
- Sólida base en fundamentos de ML: aprendizaje estadístico, redes neuronales, optimización, selección y validación de modelos, estimación de incertidumbre y trabajo con conjuntos de datos pequeños, ruidosos o desequilibrados.
- Experiencia práctica en el desarrollo de sistemas impulsados por ML de principio a fin, desde la curación, recopilación y preparación de datos hasta la elección del modelo y el ajuste de hiperparámetros, hasta el despliegue del modelo. Tienes experiencia con PyTorch, scikit-learn, MLFlow, etc.
- Experiencia práctica en la construcción de agentes basados en LLM, mejorándolos mediante una evaluación basada en métricas, idealmente incluyendo bucles de investigación donde los agentes proponen, ejecutan y evalúan experimentos para optimizar el rendimiento del agente o desarrollar modelos de ML. Tienes experiencia con, por ejemplo, PydanticAI, CrewAI, Google ADK, etc.
- Familiaridad con al menos una técnica avanzada de deep learning como aprendizaje geométrico (GNN equivariantes), técnicas espaciotemporales (SSM, ODE neuronales), modelos mundiales (JEPA, modelos de dinámica latente), modelado de lenguaje (LM químicos y de proteínas), modelos de difusión o redes neuronales informadas por la física (PINN).
- Máster en un campo técnico (por ejemplo, Informática, Inteligencia Artificial, Machine Learning), más de 2 a 4 años de experiencia profesional en un entorno de startup de IA.
- Sólidas habilidades en Python y buenos hábitos de ingeniería de software: control de versiones, pruebas, tuberías reproducibles.
- Familiaridad con una plataforma en la nube importante (por ejemplo, GCP, AWS).
- Experiencia trabajando en un entorno que se traduce bien en un entorno de pequeña startup. Tienes alta capacidad de agencia y autonomía en un entorno ambiguo. Prosperas entregando progreso sin necesidad de que todo esté definido de antemano.
Útil pero no requerido
- Competencia en poner artefactos centrados en ML/IA frente a los usuarios para obtener comentarios del mundo real.
- Experiencia con aprendizaje activo o flujos de trabajo de experimentación de ciclo cerrado.
- Familiaridad con datos científicos de química, ciencia de materiales o dominios adyacentes.
- Experiencia con marcos de trabajo de código abierto relevantes.
- Antecedentes o curiosidad genuina sobre materiales de base biológica o sostenibilidad.
Lo que ofrecemos
Materiom es una startup centrada en el impacto que ofrece un entorno de apoyo y flexible donde puedes impulsar la aceleración de materiales netamente positivos utilizando tecnología de vanguardia. Nuestros beneficios incluyen
- Salario competitivo: Un rango salarial anual de £70K+, acorde con tu experiencia y conocimientos.
- Bonos anuales: Elegibilidad para bonos basados en el rendimiento para recompensar tus contribuciones al éxito de la empresa.
- Generoso tiempo libre remunerado: 30 días de vacaciones pagadas al año para puestos a tiempo completo (ajustados a prorrata para puestos a tiempo parcial), además de todos los días festivos del Reino Unido.
- Subvenciones para aprendizaje y mentoría: Un presupuesto individual anual dedicado al desarrollo de tus habilidades técnicas y blandas.
- Apoyo al transporte: Acceso a un esquema de Bike2Work para apoyar los viajes sostenibles.
- Trabajo híbrido flexible: Un esquema altamente flexible que incluye días semanales en la oficina (Londres) y en casa, así como opciones para trabajo remoto temporal.
- Retiros internacionales: Retiros regulares de la empresa, a menudo celebrados en ubicaciones internacionales, para construir conexiones y celebrar el progreso.
- Cultura de equipo colaborativa: Nuestra cultura se define por una colaboración profunda e interdisciplinaria, ofreciéndote la emocionante oportunidad de trabajar en la intersección de la ciencia de materiales y la IA para generar un impacto positivo para las personas y el planeta
Más oportunidades con un solo perfil
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