Royaume-Uni
LSEG
Isomorphic Labs
Ingénieur Recherche ML, Londres
Royaume-Uni
London, England, United Kingdom
GCPDockerKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DE ISO
Isomorphic Labs applique l'IA de pointe pour aider à découvrir des aperçus scientifiques plus profonds, des percées plus rapides et des médicaments qui changent des vies, avec l'ambition de guérir toutes les maladies.
L'avenir arrive. Un avenir rendu possible et enrichi par l'incroyable puissance du machine learning. Un avenir dans lequel les maladies sont contenues ou guéries grâce à une découverte de médicaments meilleure et plus rapide.
Venez faire partie d'une équipe interdisciplinaire qui pilote l'innovation de rupture et jouez un rôle significatif dans l'atteinte de nos objectifs ambitieux, tout en faisant partie d'une culture inspirante et collaborative.
Le monde que nous voulons demain est celui que nous construisons aujourd'hui. Cela commence par la culture de cette entreprise. Cela commence par vous.
Isomorphic Labs (IsoLabs) a été lancé en 2021 pour faire progresser la santé humaine en s'appuyant sur le système AlphaFold, lauréat du prix Nobel, et en allant au-delà. Depuis, notre équipe interdisciplinaire d'experts en découverte de médicaments et de spécialistes du machine learning a construit de nouveaux modèles prédictifs et génératifs puissants qui accélèrent la découverte scientifique à la vitesse numérique.
Notre nom vient de la conviction qu'il existe une symétrie sous-jacente entre la biologie et la science de l'information. En exploitant les capacités puissantes de l'IA, nous pouvons l'utiliser pour modéliser des phénomènes biologiques complexes afin d'aider à concevoir de nouvelles molécules, à anticiper les performances des médicaments et à développer des médicaments innovants pour traiter et guérir certaines des maladies les plus dévastatrices du monde.
Nous avons construit un moteur de conception de médicaments de classe mondiale comprenant des modèles d'IA capables de travailler sur plusieurs domaines thérapeutiques et modalités de médicaments. Nous innovons continuellement sur l'architecture des modèles et développons des capacités de pointe pour faire progresser la conception rationnelle de médicaments.
Chaque jour, et à chaque nouvelle percée, nous nous rapprochons de la promesse de la biologie numérique et de la réalisation de notre mission ambitieuse de guérir un jour toutes les maladies grâce à l'IA.
INGÉNIERIE DE LA RECHERCHE (MACHINE LEARNING), LONDRES
Nous recherchons des Ingénieurs Recherche avec différents niveaux d'expérience - Senior, Staff, Principal ou niveaux équivalents.
VOTRE IMPACT
C'est une opportunité passionnante pour vous de contribuer à la recherche de pointe à l'intersection de l'IA et de la conception de médicaments.
Travaillant dans un environnement très créatif et itératif, vous collaborerez avec des scientifiques et des ingénieurs pour faire progresser les modèles fondamentaux qui transformeront le monde biopharmaceutique tel que nous le connaissons.
Vous tirerez parti de votre expérience existante en ingénierie et en Machine Learning tout en apprenant de votre entourage, pour appliquer des techniques et des idées nouvelles à des problèmes de biologie computationnelle et de chimie rencontrés pour la première fois.
CULTURE ET VALEURS
Nous sommes guidés par nos valeurs communes. Il ne s'agit pas de trouver des personnes qui pensent et agissent de la même manière. Ces valeurs aident à guider notre travail et continueront à le renforcer.
Réfléchi
Réfléchi chez Iso, c'est la curiosité, la créativité et l'attention. C'est des personnes bien qui font de la science bonne, rigoureuse et tournée vers l'avenir chaque jour.
Courageux
Courageux chez Iso, c'est l'absence de peur, mais c'est aussi l'initiative et l'intégrité. L'ampleur du défi n'exige rien de moins.
Déterminé
Déterminé chez Iso, c'est la manière dont nous poursuivons notre objectif. C'est une confiance en notre hypothèse, ainsi que l'urgence et l'agilité nécessaires pour la réaliser. Parce que la maladie n'attend pas, nous ne devrions donc pas le faire non plus.
Ensemble
Ensemble chez Iso, c'est la connexion, la collaboration entre les domaines et les relations catalytiques. C'est savoir que la transformation est un projet de groupe, et se souvenir que ce que nous faisons aura un impact réel sur de vraies personnes partout.
CRÉER UNE ENTREPRISE EXTRAORDINAIRE
Nous croyons que pour réussir, nous avons besoin d'une équipe avec une gamme de compétences et de talents. Nous construisons un environnement où la collaboration est fondamentale, l'apprentissage est partagé et chaque employé se sent soutenu et capable de s'épanouir. Nous valorisons les expériences, les connaissances, les antécédents et les perspectives uniques, et nous exploitons ces qualités pour créer un impact extraordinaire.
Nous nous engageons à l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment du sexe, de la race, de la religion ou des convictions, de l'origine ethnique ou nationale, du handicap, de l'âge, de la citoyenneté, du statut matrimonial, de partenariat domestique ou civil, de l'orientation sexuelle, de l'identité de genre, de la grossesse ou de la condition connexe (y compris l'allaitement) ou de toute autre base protégée par la loi applicable. Si vous avez un handicap ou des besoins supplémentaires nécessitant un aménagement, n'hésitez pas à nous en informer.
TRAVAIL HYBRIDE
Il est extrêmement important pour nous de partager des connaissances et de construire des relations solides les uns avec les autres, et nous trouvons plus facile de le faire si nous passons du temps ensemble en personne. C'est pourquoi nous suivons un modèle hybride, et nous vous demanderions d'être en mesure de venir au bureau 3 jours par semaine (actuellement le mardi, le mercredi et un autre jour en fonction de l'équipe à laquelle vous appartenez). Si vous avez des besoins supplémentaires qui vous empêcheraient de suivre cette approche hybride, nous serions heureux d'en discuter si vous êtes sélectionné pour un premier appel de présélection.
CE QUE VOUS FEREZ
Implémentation et Optimisation
- Traduire les concepts de recherche en implémentations pratiques en développant et en optimisant des modèles d'IA de pointe, et en construisant et en maintenant des bases de code, des pipelines de données et une infrastructure robustes pour l'entraînement et l'évaluation.
Expérimentation et Évaluation
- Concevoir, implémenter et exécuter des expériences pour évaluer les performances et la robustesse des modèles ML, en utilisant un spectre complet de méthodes de machine learning de pointe. Évaluer, ajuster et maintenir les modèles IA/ML (ce qui inclut la collecte et la préparation des données si nécessaire)
Évaluation et Inférence
- Implémenter des algorithmes et des logiciels pour analyser et évaluer les performances des modèles d'IA.
- Optimiser les performances des modèles IA/ML tels que les modèles de diffusion, les Transformers, les GNNs, en tirant parti d'une compréhension approfondie de la pile matérielle et logicielle IA/ML.
- Conseiller sur la manière de mettre les modèles IA/ML en production et/ou de les intégrer dans des offres de produits, et surveiller et affiner leur comportement.
- Développer des outils/frameworks/infrastructures spécialisés pour aider aux travaux ci-dessus.
Collaboration et Partage de Connaissances
- Travailler en étroite collaboration avec les scientifiques et les ingénieurs de recherche, en contribuant aux discussions d'équipe, en partageant les connaissances et en participant activement aux revues de code pour favoriser un environnement collaboratif.
Innovation et Impact
- Identifier et résoudre de manière proactive les défis techniques, rester à jour sur les dernières avancées en IA et se concentrer sur le développement de solutions qui permettent de faire évoluer nos plateformes de modèles fondamentaux et appliqués plus larges.
- Capacité à exécuter des projets d'ingénierie indépendants et des développements logiciels vers des objectifs de recherche.
COMPÉTENCES ET QUALIFICATIONS
ESSENTIEL
- Expérience professionnelle : 4+ années d'expérience dans des entreprises technologiques ou des laboratoires de recherche réputés.
- Formation académique : Diplôme d'études supérieures (Master ou Doctorat) dans un domaine hautement quantitatif (Informatique, IA, Physique, Mathématiques, etc.) ou expérience pratique équivalente.
- Fondamentaux du ML : Compréhension approfondie des principes et techniques de machine learning.
- Expertise en Frameworks : Solide maîtrise des frameworks de deep learning tels que JAX ou PyTorch.
- Architectures Modernes : Expérience pratique dans la construction et l'utilisation d'architectures de modèles modernes (par exemple, Transformers, GNNs, Diffusion Models).
- Cycle de vie ML complet : Expérience dans la prise en charge des modèles de la conception à la production (cadrage, analyse de données, entraînement, débogage, évaluation, benchmarking et déploiement).
- Excellence en ingénierie : Excellentes compétences en développement logiciel avec de solides bases en algorithmes et structures de données.
- Collaboration et Communication : Excellent esprit d'équipe avec de solides compétences en communication écrite et verbale, capable de collaborer de manière transparente dans un environnement interdisciplinaire.
- Autonomie : Autonomie avec une capacité à naviguer dans l'ambiguïté, à proposer et à prendre en charge des projets complexes, à acquérir le contexte nécessaire et à s'adapter rapidement à de nouveaux domaines et développements.
Atouts
- Dossier de recherche éprouvé : Un historique de contributions scientifiques (par exemple, publications à NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR) ou des contributions significatives à des modèles d'IA de pointe.
- Échelle et Performance : Expérience dans l'entraînement de modèles sur des systèmes distribués (multi-GPU/multi-nœuds) et l'optimisation des performances d'entraînement et d'inférence (par exemple, XLA, Triton, CUDA, Pallas).
- Connaissance du domaine : Un vif intérêt pour, ou une connaissance de, la biochimie, la biologie computationnelle ou les fondamentaux de la découverte de médicaments.
- ML Appliqué : Expérience dans le développement de modèles pour des applications du monde réel.
- Infrastructure : Solides connaissances techniques en infrastructure et expérience en ingénierie de bas niveau (par exemple, GCP, Kubernetes, Docker).
Veuillez noter que lorsque vous soumettez une candidature, vos données seront traitées conformément à notre politique de confidentialité isomorphiclabs.com/applicant-and-candidate-privacy-policy.
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