ML-инженер (Фармацевтический домен)

Компания "Innowise Group / Фабрика инноваций и решений"

Innowise Group на рынке с 2007 года. За это время наша команда реализовала 850+ проектов для заказчиков из 60+ стран мира — и эти показатели постоянно растут. Для тебя это возможность интенсивно развиваться, пробовать себя в разных направлениях и технологиях, стать ментором и реализовывать свои самые смелые карьерные ожидания.

Оcнова нашего успеха — крутая команда. У нас сформировалось профессиональное комьюнити, которое поможет тебе расти, общаться с экспертами и поддерживать компетенции на высоком уровне.

Уверены, что ты сможешь усилить нашу команду.

Наши ожидания:

• Опыт работы с классическими алгоритмами машинного обучения.

• Знание Python, R, C++ и соответствующих библиотек (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, scipy).

• Опыт работы с данными с использованием Pandas и Numpy.

• Опыт работы с инструментами для анализа химических соединений, такими как RDKit, DeepChem, Open Babel.

• Опыт работы с программным обеспечением для симуляций молекулярной динамики (GROMACS, AMBER MD) и докинга (AutoDock Vina).

• Разговорный английский от уровня В2 .

Обязанности для MLE:

• Разработка и оптимизация моделей машинного обучения для задач классификации, регрессии и кластеризации.

• Работа с моделями глубинного обучения (Autoencoders, GAN, трансформеры, сверточные нейронные сети, LSTM).

• Умение применять графовые нейронные сети для анализа молекулярных структур соединений.

• Участие в проектировании и реализации алгоритмов для инвестиционного анализа и предсказания активности химических соединений.

Знания в области данных:

• Работа с биологическими данными (GenBank, Ensembl, UCSC Genome Browser) и химическими соединениями (PubChem, ChEMBL, DrugBank).

• Умение анализировать молекулярные и фармацевтические данные, включая данные о фармакокинетике и токсичности.

  Доменные знания:

• Знания в области химии (химическая кинетика, физическая и органическая химия) и/или биологии (клеточная биология, молекулярная биология).

• Опыт работы с биоинформатическими инструментами и интеграция данных из протеомики и геномики.

• Опыт работы с большими данными:

• Опыт работы с большими наборами данных из геномики и протеомики, включая данные NGS и RNA-Seq.

• Навыки работы с базами данных фармакологических профилей.

  Требуемые навыки:

• Способность к анализу и визуализации молекулярных структур с использованием PyMOL или Chimera.

• Опыт работы с вычислительными кластерами и распределенными системами для масштабных симуляций.

Мы предлагаем:

• Индивидуальные карты роста и регулярный пересмотр условий (роли на проекте, уровня ЗП)
• Формат работы: офис;
• Просторные и комфортные рабочие места;
• Подробный онбординг: знакомство с командой, процессами и правилами, экскурсия по офису, welcome card;
• Уютные кухни, игровые комнаты, коворкинги, лаунж-зоны.

Дополнительные бонусы:

• Добровольное медицинское страхование.
• Cкидки у компаний-партнеров (от пиццерий и книжных до магазинов бытовой техники).

Ну что, ты с нами? Ждем тебя в нашей дружной команде!

Открыть контакты работодателя

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя