在ProteinQure，我们正在构建一个用于设计蛋白质治疗药物的计算平台。我们的使命是帮助创造一个药物是工程而非发现的世界。我们致力于治疗癌症、糖尿病、哮喘和心血管疾病等疾病，并与药物发现领域的行业领导者合作，在传统化学领域之外生成新的治疗药物。
我们的技术将计算生物物理模型与统计和机器学习方法相结合，使我们能够搜索广阔的蛋白质治疗领域。我们使用可扩展的云计算基础设施构建和部署这些计算模块，并通过湿实验的结果来补充它们的预测。我们利用基于高性能GPU、TPU的先进计算架构，并研究生物物理建模和量子计算的新方法。
我们正在寻找一名机器学习科学家加入我们在多伦多（加拿大）的团队。如果您喜欢在高影响应用中使用最先进的机器学习算法，那么您应该考虑加入我们。
我们正在建设我们的计算研发团队。我们正在增加具有将机器学习应用于生物（和化学）系统经验的成员，以补充其他在生物物理计算方法领域领先的团队成员。这是一个跨学科团队，有很多成长和影响的机会。
职责：
• 研究和开发从蛋白质序列和结构数据集中学习的新方法
• 无监督学习蛋白质/肽序列表示，以帮助平台内的下游机器学习工程
• 开发用于蛋白质结构预测、蛋白质相互作用预测和蛋白质性质预测的监督学习算法
• 使用类型和规模多样的数据集（稀疏/大数据集、3D模型、氨基酸序列、结构特征）进行工作
• 与化学家、生物学家和软件工程师并肩工作，开发药物候选物
• 协助软件工程团队在规模上部署机器学习工具
• 帮助在ProteinQure平台中创建包含预测工具的优化协议
• 在重要会议和客户面前展示我们的工作
要求：
• 相关领域的博士学位或多年工作经验
• 具备生物学知识，熟悉生物数据（序列、结构）
加分项：
• 在生物学中应用机器学习的同行评审出版物，或者在自然语言处理或计算机视觉方面的新方法
• 有其他用于生物学的计算工具的经验
• 有与多个开发人员一起使用分布式版本控制（Git）的经验
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多伦多