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Boehringer Ingelheim
Senior ML Engineer
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London, England, United Kingdom
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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 entwickeln und die richtigen Medikamente zu den Patienten zu bringen.
Der AI Accelerator wurde gegründet, um das zu ändern. Mit Sitz in London und als Teil von Computational Innovation (@computationalinnovation), einer globalen Organisation, die computergestützte Biologie, Humangenetik, Datenexzellenz und KI umfasst, hat der Accelerator die Mission, produktionsreife KI-Fähigkeiten aufzubauen, die unser Verständnis der Krankheitsbiologie vertiefen und die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöhen.
Dies erreichen wir, indem wir neurale Methoden auf die biomedizinische Datenlandschaft anwenden, um heterogene, multimodale Datenquellen zu integrieren, biologische Zusammenhänge abzuleiten und kausales Denken in das, was wir bauen, einzubetten. Das Ziel ist nicht nur, Vorhersagen zu treffen, sondern auch 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.
Ein Kernbestandteil des AI Accelerator ist AI Systems, ein Team, das sich auf das Design, den Aufbau und die Bereitstellung multimodaler Basismodelle in der umfangreichen biomedizinischen Datenlandschaft konzentriert, die innerhalb von Computational Innovation zur Verbesserung und Beschleunigung der Portfolioentscheidungsfindung 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 Auswirkungen, da die von Ihnen entwickelten Modelle verwendet werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, welche Indikationen verfolgt werden sollen, bei welcher Patientengruppe und gegen welches Ziel.
Sie werden in enger Partnerschaft mit KI-Wissenschaftlern zusammenarbeiten, validierte Forschungsprototypen und architektonische Designs übernehmen und diese auf hohem technischen Niveau 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 bei der Überführung von der Forschung in die Produktion nicht verliert. Ihre Ingenieursarbeit wird weit über die Modellkarte hinausgehen; sie wird direkt mit menschlichen Gesundheitsergebnissen verbunden sein.
HAUPTVERANTWORTLICHKEITEN *
- Einbringen von ML-Engineering-Expertise in das Architekturentwurf von Anfang an, um sicherzustellen, dass Basismodelle effizient und skalierbar entworfen werden *
- Implementierung von biomedizinischen Basismodellkomponenten wie Trainingscode, Datenlader, Tokenizer, Inferenzlogik und Fine-Tuning-Schnittstellen auf hohem technischem Niveau *
- Enge Zusammenarbeit mit KI-Wissenschaftlern, um validierte Forschungsprototypen in robuste, produktionsreife Modellartefakte zu übersetzen und zur Benchmark- und Leistungsbewertung beizutragen *
- Optimierung validierter Modelle und Inferenzpipelines durch Anwendung von Optimierungstechniken wie Quantisierung, Destillation und Pruning, um die Anforderungen an Produktionseffizienz und Latenz zu erfüllen, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen *
- Schreiben von sauberem, gut getestetem, gut dokumentiertem Code und Aufrechterhaltung der Engineering-Standards im gesamten Team *
- Leitung von Modellübergaben an MLOps-Ingenieure mit umfassender Dokumentation zu Fähigkeiten, bekannten Einschränkungen, Fehlermodi und Retraining-Kriterien *
- Auf dem Laufenden bleiben über Fortschritte im ML-Engineering, verteiltes Training und KI-Tools im biomedizinischen Bereich
ERFORDERLICHE QUALIFIKATIONEN *
- Abgeschlossenes Hochschulstudium in Machine Learning, Informatik, Computergestützte Biologie oder einem verwandten technischen Bereich; Promotion begrüßt oder Master mit entsprechender Industrieerfahrung *
- Solide praktische Erfahrung mit deep learning und Basismodell- Implementierungen wie Transformer, Vortraining, Fine-Tuning, idealerweise im großen Maßstab *
- Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung von produktionsreifen Modellartefakten mit einem ausgeprägten Verständnis dafür, was für die Überführung von Forschungsprototypen in eine zuverlässige Bereitstellung erforderlich ist *
- Erfahrung in der engen Zusammenarbeit 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, klinischen Daten oder Bilddaten im ML-Kontext ist von Vorteil *
- Veröffentlichungen/Beiträge zu Open-Source-ML-Projekten oder -Tools
Dies ist eine hybride Stelle 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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