États-Unis
Nominal
Output Biosciences
Membre de l'équipe technique, Données biologiques
États-Unis
San Francisco, California, United States · New York, New York, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Le poste Output a développé un modèle de raisonnement biologique qui appréhende la biologie à l'échelle et selon la complexité du vivant. Notre modèle a appris de manière autonome les principes des interactions moléculaires, ouvrant la voie à des traitements médicamenteux jusqu'alors impossibles. Nous générons déjà des thérapies inaccessibles aux approches traditionnelles. Les problèmes les plus complexes en IA et en biologie sont résolus ici, et vous aurez l'opportunité d'en prendre la responsabilité.
Nos valeurs
Output opère actuellement en mode confidentiel, dirigé par une équipe de fondateurs récidivistes et de vétérans des biotechnologies ayant plusieurs sorties réussies à leur actif dans le domaine de l'IA appliquée à la biologie, et soutenu par des fonds de capital-risque de premier plan, dont Y Combinator.
- ❤️ Engagement : Nous favorisons une culture de responsabilité. Nous constituons une équipe de personnes passionnées qui tirent fierté de leurs contributions.
- 🏆 Excellence : Nous avons un engagement inébranlable envers l'excellence et nous nous mettons continuellement au défi d'atteindre les standards les plus élevés.
- 🚀 Pragmatisme : Nous valorisons le pragmatisme et une réflexion orientée vers les résultats. Nous nous engageons à avoir un impact tangible sur la vie des patients et de la communauté au sens large.
- 📣 Honnêteté : Nous accordons une grande importance à l'honnêteté et à la franchise. Nous croyons fermement à la résolution des problèmes dès qu'ils surviennent, de manière ouverte et transparente.
- 🎮 Plaisir : Nous pensons que la vie est trop courte pour ne pas s'amuser. Notre objectif est de créer un environnement de travail amusant, stimulant, gratifiant et épanouissant.
Vous serez responsable des données sur lesquelles nos modèles s'appuient. Ce poste exige une compréhension approfondie de la biologie moléculaire : ce que contient une source de données biologiques, ce qu'elle implique et ce qui manque. La qualité et la couverture des données d'entraînement déterminent ce que nos modèles peuvent apprendre, et la perspicacité biologique derrière la construction de ces données fait toute la différence entre un modèle qui mémorise et un modèle qui raisonne.
- Vous construirez des jeux de données d'entraînement qui capturent les interactions entre protéines et molécules, en puisant dans diverses sources de données biologiques et en les enrichissant grâce à votre compréhension des principes moléculaires.
- Vous développerez des méthodes pour étendre les données d'entraînement au-delà de ce qui existe dans les bases de données publiques, en utilisant le raisonnement biologique et chimique pour créer de nouveaux signaux d'entraînement là où les données actuelles sont rares ou absentes.
- Vous concevrez des benchmarks fondés sur des phénomènes moléculaires réels, afin de mesurer si nos modèles ont acquis des capacités biologiquement significatives plutôt que de simples raccourcis statistiques.
- Vous élaborerez des stratégies de données en collaboration avec les chercheurs en modélisation, en déterminant sur quoi le modèle doit apprendre, quels signaux biologiques prioriser et comment séquencer l'apprentissage entre les différentes modalités.
- Vous concevrez des approches pour intégrer des données à travers différentes échelles et modalités biologiques, en construisant des données d'entraînement cohérentes à partir de sources expérimentales et computationnelles hétérogènes.
- Vous concevrez des stratégies rigoureuses de segmentation et d'évaluation pour prévenir les fuites de données et garantir que les capacités du modèle se généralisent aux problèmes biologiques réels.
- Vous resterez à jour sur les sources de données biologiques, les méthodes expérimentales et les bases de données moléculaires, en identifiant continuellement de nouvelles sources de signaux d'entraînement.
À propos de vous
- Vous êtes titulaire d'un doctorat en biologie computationnelle, biophysique, biologie structurale, chimie, biochimie ou dans un domaine biologique connexe, avec 2+ années d'expérience en recherche post-doctorale ou industrielle, ou une expertise équivalente combinant biologie et informatique.
- Vous possédez une compréhension approfondie des interactions moléculaires, de la structure des protéines et des données biologiques au niveau moléculaire, fondée sur des principes fondamentaux plutôt que sur une connaissance superficielle.
- Vous avez de l'expérience dans le travail avec des jeux de données biologiques ou moléculaires à grande échelle, incluant le sourcing, le nettoyage, l'intégration et l'analyse de données hétérogènes.
- Vous avez de solides compétences en programmation en Python et vous êtes à l'aise dans la création de pipelines computationnels pour le traitement de données à grande échelle.
- Vous comprenez ce que les modèles de machine learning exigent en termes de données d'entraînement : couverture, qualité, équilibre et rigueur d'évaluation.
- Vous abordez la construction de données comme un problème de recherche et non comme une simple tâche de pipeline : vous réfléchissez attentivement à la signification des données, aux signaux qu'elles portent et à ce qui fait défaut.
Atouts
- Vous avez de l'expérience avec des outils de biologie computationnelle tels que la prédiction de structure, le docking moléculaire ou le criblage virtuel.
- Vous avez de l'expérience dans l'entraînement ou l'évaluation de modèles de machine learning, en particulier sur des données moléculaires ou biologiques.
- Vous avez des publications en biologie computationnelle, bioinformatique ou informatique moléculaire.
- Vous avez une expérience en chimiinformatique ou en analyse de données moléculaires.
- Vous avez de l'expérience dans le travail avec des modèles de langage appliqués aux protéines ou aux molécules.
Ce que nous offrons
- Nous encourageons les idées nouvelles et différentes, la créativité et la pensée à contre-courant.
- Un environnement sain axé sur le feedback pour vous aider à progresser : la direction aura des attentes élevées, partagera régulièrement des retours constructifs, vous soutiendra et vous aidera à grandir, tout en étant ouverte à recevoir vos retours et idées.
- Vous gérez votre quotidien en toute autonomie. Ce qui nous importe, c'est que nous atteignions tous nos objectifs.
- Salaire compétitif et participation au capital dans une startup en pleine croissance et bien financée.
- Excellente couverture médicale, dentaire et optique.
Plus d’opportunités avec un seul profil
Vous souhaitez accéder à plus de postes sans répéter tout le processus ? Créez votre profil pour être trouvé par les entreprises utilisant Nort.
Créer mon profil