Vereinigte Staaten
StrideCare
Output Biosciences
Member of the Technical Staff, Biological Data
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States · New York, New York, United States
Python
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Über die Stelle
The Role Output hat ein biologisches Schlussfolgerungsmodell entwickelt, das Biologie im Maßstab und in der Komplexität versteht, wie das Leben tatsächlich funktioniert. Unser Modell hat unabhängig die Prinzipien molekularer Interaktionen gelernt und eröffnet Behandlungswege für Medikamente, die bisher unmöglich waren. Wir entwickeln bereits Therapien, die mit traditionellen Ansätzen nicht erreichbar sind. Die schwierigsten Probleme sowohl in der KI als auch in der Biologie werden hier gelöst, und es gibt Raum für Sie, eines davon zu übernehmen.
Unsere Werte
Output befindet sich derzeit im Stealth-Modus und wird von einem Team erfahrener Gründer und Biotech-Veteranen mit mehreren Exits in KI x Bio betrieben und von Top-VCs, einschließlich Y Combinator, unterstützt.
- ❤️ Herz: Wir fördern eine Kultur der Eigenverantwortung. Wir stellen ein Team von Personen zusammen, die leidenschaftlich sind und stolz auf ihre Beiträge sind.
- 🏆 Exzellenz: Wir haben ein unerschütterliches Engagement für Exzellenz und fordern uns ständig heraus, die höchsten Standards zu erreichen.
- 🚀 Praktikabilität: Wir legen Wert auf Praktikabilität und ergebnisorientiertes Denken. Wir sind bestrebt, einen spürbaren Einfluss auf das Leben von Patienten und die breitere Gemeinschaft zu haben.
- 📣 Ehrlichkeit: Wir legen großen Wert auf Ehrlichkeit und Direktheit. Wir sind fest davon überzeugt, Probleme offen und transparent anzusprechen, sobald sie auftreten.
- 🎮 Spaß: Wir glauben, dass das Leben zu kurz ist, um keinen Spaß zu haben. Unser Ziel ist es, einen Arbeitsplatz zu schaffen, der Spaß macht, ansprechend, lohnend und erfüllend ist.
Sie werden für die Daten verantwortlich sein, aus denen unsere Modelle lernen. Diese Rolle erfordert ein tiefes Verständnis der Molekularbiologie – was eine biologische Datenquelle enthält, was sie impliziert und was fehlt. Die Qualität und Abdeckung der Trainingsdaten bestimmen, was unsere Modelle lernen können, und die biologische Einsicht hinter der Konstruktion dieser Daten ist der Unterschied zwischen einem Modell, das auswendig lernt, und einem, das schlussfolgert.
- Sie werden Trainingsdatensätze erstellen, die erfassen, wie Proteine und Moleküle interagieren, indem sie aus verschiedenen biologischen Datenquellen schöpfen und diese mit Ihrem Verständnis molekularer Prinzipien erweitern.
- Sie werden Methoden entwickeln, um Trainingsdaten über öffentliche Datenbanken hinaus zu erweitern, indem Sie biologische und chemische Schlussfolgerungen nutzen, um neue Trainingssignale zu schaffen, wo aktuelle Daten spärlich oder nicht vorhanden sind.
- Sie werden Benchmarks entwerfen, die auf realen molekularen Phänomenen basieren, und messen, ob unsere Modelle biologisch sinnvolle Fähigkeiten und keine statistischen Abkürzungen gelernt haben.
- Sie werden Datenstrategien in Zusammenarbeit mit Modellforschern entwickeln und bestimmen, woraus das Modell lernen soll, welche biologischen Signale priorisiert werden sollen und wie das Lernen über Modalitäten hinweg sequenziert werden soll.
- Sie werden Ansätze für die Integration von Daten über biologische Skalen und Modalitäten hinweg entwerfen und kohärente Trainingsdaten aus heterogenen experimentellen und rechnerischen Quellen erstellen.
- Sie werden strenge Aufteilungs- und Bewertungsstrategien entwickeln, die Leckagen verhindern und sicherstellen, dass die Modellfähigkeiten auf reale biologische Probleme verallgemeinert werden.
- Sie werden sich über biologische Datenquellen, experimentelle Methoden und molekulare Datenbanken auf dem Laufenden halten und kontinuierlich neue Quellen für Trainingssignale identifizieren.
Über Sie
- Sie haben einen Doktortitel in computergestützter Biologie, Biophysik, Strukturbiologie, Chemie, Biochemie oder einem verwandten biologischen Feld mit 2+ Jahren postgradualer oder industrieller Forschungserfahrung oder eine vergleichbare Tiefe durch einen kombinierten Biologie- und Computerhintergrund.
- Sie haben ein tiefes Verständnis molekularer Interaktionen, Proteinstruktur und biologischer Daten auf molekularer Ebene, basierend auf fundamentalen Prinzipien und nicht auf oberflächlicher Vertrautheit.
- Sie haben Erfahrung mit großen biologischen oder molekularen Datensätzen, einschließlich Beschaffung, Bereinigung, Integration und Analyse heterogener Daten.
- Sie verfügen über starke Programmierkenntnisse in Python und sind mit dem Aufbau von Computer-Pipelines für die Datenverarbeitung im großen Maßstab vertraut.
- Sie verstehen, was machine learning-Modelle von Trainingsdaten benötigen: Abdeckung, Qualität, Balance und rigorose Evaluierung.
- Sie gehen an die Konstruktion von Daten als Forschungsproblem heran, nicht als Pipeline-Aufgabe: Sie denken sorgfältig darüber nach, was Daten bedeuten, welches Signal sie tragen und was fehlt.
Bonuspunkte
- Sie haben Erfahrung mit computergestützten Biologietools wie Strukturvorhersage, Molekulardocking oder virtuellem Screening.
- Sie haben Erfahrung im Training oder der Evaluierung von machine learning-Modellen, insbesondere auf molekularen oder biologischen Daten.
- Sie haben Publikationen in den Bereichen computergestützte Biologie, Bioinformatik oder molekulare Informatik.
- Sie haben einen Hintergrund in Chemoinformatik oder molekularer Datenanalyse.
- Sie haben Erfahrung mit Protein- oder molekularen Sprachmodellen.
Was wir bieten
- Wir fördern neue und andere Ideen, Kreativität und konträres Denken.
- Gesundes, feedbackorientiertes Umfeld, das Ihnen hilft, sich zu entfalten – die Führung wird hohe Erwartungen haben, konstruktives Feedback regelmäßig teilen, Sie unterstützen und Ihnen beim Wachsen helfen und Feedback und Ideen von Ihnen willkommen heißen.
- Sie managen Ihren Alltag selbst. Was uns wichtig ist, ist, dass wir alle unsere Meilensteine erreichen.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen in einem wachsenden, gut finanzierten Startup.
- Ausgezeichnete Kranken-, Zahn- und Augenversicherungsleistungen.
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