职位
2024年暑期实习生-数据可视化与机器学习
gCS中的计算催化剂团队是一个多样化、好奇心强和行动驱动的团队，处于计算、工程和科学的交叉点，旨在推进我们的技术卓越。该团队的重点是与信息学和科学界合作，创建一个计算和数据生态系统，推动科学发现并加速决策。我们的目标是通过可扩展和集成的解决方案，现代化我们在整个组织中获取、存储、链接、共享、查找和分析数据的能力，确保每个数据点都真正有意义。
在CBT的可视化和交互式数据分析（VIDA）部门和生物信息学与人工智能/机器学习部门之间的合作努力中，我们目前正在寻找一位充满活力的暑期实习生，为交互式探索工具的开发做出贡献。主要关注点将是解释应用于调控DNA的机器学习模型生成的结果，例如Borzoi-从DNA序列预测RNA-seq。
作为暑期实习生团队的一员，被选中的候选人将在推进我们创新可扩展、交互式和可解释工具的使命中发挥关键作用。这些工具旨在增强我们对大规模数据集和机器学习模型的理解和交互。
实习地点位于加利福尼亚州南旧金山的现场。
主要职责
•与研究软件工程师直接合作，开发与调控序列的ML模型兼容的可视化方法
•使用ML模型对非编码变异的影响进行情境化和预测
•原型开发探索性Web应用程序
•参加讲座、期刊俱乐部和一般研究实验室活动
•理想情况下，为您的暑期工作成果的出版物做出贡献
项目亮点
•密集的12周，全职（每周40小时）有薪实习。
•项目开始日期为5月/6月（夏季）
•将提供根据地点的津贴，以帮助缓解实习相关费用。
•拥有具有挑战性和有影响力的业务关键项目。
•与生物技术行业中最有才华的人合作。
您是谁
所需教育
•必须目前在攻读博士学位或硕士学位
所需专业：
•计算机科学、数据可视化、人工智能/机器学习、计算生物学或其他相关专业
所需技能
•证明能够使用JavaScript或基于Web的可视化技术（如d3.js或WebGL）开发交互式数据可视化应用程序的能力。
•精通Python，并具有使用机器学习推理框架（如PyTorch或TensorFlow）的实际经验。
•熟悉基本的ML概念和解释技术，如变压器、显著性图。
•在BPnet、Enformer、Borzoi和DeepMEL等流行的调控基因组模型方面具有实际经验。
•之前在细胞生物学和基因表达的基本概念上有教育背景。
•首选：了解webGPU，并具有使用WebAssembly在浏览器中运行机器学习模型的经验将是额外的奖励。
此职位不提供搬迁福利。
根据这个职位在加利福尼亚州的主要位置的预期薪资范围是每小时22.00美元至55.00美元。实际工资将根据经验、资格、地理位置和其他法律允许的与工作相关的因素来确定。这个职位还有带薪休假福利。
＃GNE-gCS-2024-实习生
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