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职位详情
令人兴奋的高级机器学习工程师职位，与快速发展的生物技术公司合作，处于蛋白质设计的前沿！
这个Jobot职位由Coalter Powers主持
你适合吗？点击“Easy Apply”按钮，发送你的简历，轻松申请。
年薪12.5万美元至17.5万美元
关于我们的一点简介
• ***远程或混合办公****
我们的客户是一家前沿的生物技术公司，最近宣布与谷歌云建立一个生成式人工智能平台，用于工程生物学和生物安全。
我们与他们独家合作，建设新成立的数字技术/人工智能启用团队。
这是一个很好的机会，可以早期参与并成为其中一员。
为什么加入我们？
人工智能启用团队负责提供所需的机器学习专业知识。通过几乎无限的计算能力，包括CPU、GPU或TPU，你将有机会与生物学家、软件和DevOps工程师以及数据科学家合作，创建必要的机器学习基础设施。
作为这个新团队的首批成员之一，你将在塑造我们在生物学中创建基础模型的方法以及为生物工程中的特定应用创建微调和派生模型方面发挥重要作用。
• 远程工作、混合办公或办公室工作
• 具有行业领先的股权计划的竞争性薪酬
• 几乎无限的人工智能/机器学习资源和能力
• 无限的职业发展和成长机会
职位详情
虽然你的主要工作重点是构建和评估生物学的新机器学习模型，但你可能还会接触到其他类型的工作。你可能需要进行数据考古学，使用Kubeflow或Flyte等工具创建和调试流水线，快速学习蛋白质折叠或密码子优化的基础知识，成为公司新工具的专家，调试在时间紧迫的项目下由生产模型创建的奇怪结果，参与头脑风暴、规划和优先级确定，做演示，对他人的建议和代码提供反馈等等。
这是一个新团队、一个重要的公司关注点和一个快速发展的领域。你需要能够处理模糊和不确定性；另一方面，你将能够影响事物的发展和变化。
你将确定需要发生的事情，把它带到团队的注意中，并让它发生。
你不需要成为“所有事情”的专家。你需要具备高水平的技术能力，是一个充满好奇心的快速学习者，并且在一些领域（尤其是深度学习）是专家。
职责
• 为生物学的基础模型建立、管理和演进基于GCP的平台，用于大规模（高达1000亿+参数）的训练、评估和服务。
• 开发、实施和维护一个系统，用于创建将大型基础模型与其他实验数据结合起来以满足特定需求和应用的较小模型。
• 拥有数据摄取、数据准备、数据和模型溯源跟踪以及其他数据工程和机器学习运维活动的流程。
• 贡献模型设计和实验。
• 发现应用人工智能和机器学习的机会，创建原型，并为人工智能的整体优先级和路线图制定贡献。
最低要求
• 科学学科的博士学位，至少5年相关经验；可能包括博士后经验；硕士学位和7年相关经验；学士学位和9年相关经验，包括数据工程、系统工程、机器学习和运维、机器学习运维或类似职位；或等同的行业经验。
• 深入了解Python。
• 有使用Airflow、Kubeflow、Flyte或Dagster等机器学习和数据编排和工作流引擎的经验。
• 熟悉最新的大型模型架构和训练方法的文献和现状。
• 有使用PyTorch、Tensorflow或JAX等常见框架构建机器/深度学习模型的经验。
首选能力和经验
• 在LLM设计上有实际经验
• 熟悉机器学习生态系统，包括MLFlow和相关工具
• 有Terraform或Pulumi、Kubernetes的经验
• 有操作非平凡GCP部署的经验
• 有使用Vertex AI服务的经验
• 有“云生命科学”/谷歌批处理的经验
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