这里有一个机会，与机器学习、深度学习、成像和药物发现的交叉领域中最顶尖的人一起工作，通过让人们能够过上更长寿、更健康的生活，产生卓越的AbbVie影响。作为一名机器学习科学家，您将作为AbbVie信息研究RAIDERS：制药发现和开发科学团队的一部分，与我们在早期和晚期药物发现方面的合作伙伴一起工作。
您将集合成像、机器学习和数据工程的科学和技术力量，为药物发现过程带来新的理解，从而加快找到更快、更好的药物。在这个角色中，您将作为一个高能力的研发团队的一部分，帮助桥接来自成像、转化科学和药物发现领域的科学家与ML和深度学习专业知识，从多样化的数据中提取见解。您将运用您已经掌握的技术技能和经验，提供能够提供真实见解的解决方案，推动对药物发现基本理解的进一步推动。您将运用您的解决方案架构专业知识，帮助设计、开发和交付提取和生成这些见解的模型和工具。加入我们，帮助发现药物发现的前沿，拯救生命。
作为AbbVie全球商业技术解决方案的一部分，我们正在塑造数字化转型，加速医药未来的发展，并通过深入、诚实的合作来提出大胆的问题和应对艰巨的挑战。对于任何希望利用技术和数据改变人们生活、为领先的生物制药公司的数字化转型做出贡献，并在一个多样化的全球团队中获得可持续职业发展的人来说，我们已经准备好迎接你。
在这个角色中，您将负责：
• 独立或与数据科学家合作定义和支持数据转换和准备活动。
• 与药物化学家和深度学习工程师/科学家合作，设计和部署基于深度学习和机器学习技术的模型和解决方案。
• 与AbbVie领域科学家和专家合作，设计和部署基于化合物和化学反应数据以及成像的模型和解决方案。
• 在与发现和开发科学家合作的过程中，提供建议、设计和开发支持基于深度学习和机器学习模型的服务器端编程组件。
• 研究、评估和推荐流程改进，包括自动化系统和增强模型，以支持活动。
• 作为AbbVie信息研究RAIDERS团队中更广泛的AI和自动化专家团队的一部分，参与共享专业知识，向更广泛的受众介绍您专业领域的解决方案。
您在这个角色中需要的工具和技能：
• 能够在敏捷、快节奏的研究环境中工作。
• 对探索性项目有热情，包括概念验证和价值验证，以及将这些概念引导到生产解决方案的能力。
• 能够同时处理多个项目。
• 与跨职能团队合作，利用数据驱动的见解识别和解决业务问题。
• 使用大型数据集提取有意义的信息并开发预测模型的能力。
• 能够与组织内的多个团队有效沟通，并与外部合作伙伴有效合作。
使您成为这个角色的强有力候选人的经验：
必需的：
• 学士学位，6年经验；硕士学位，5年经验；博士学位，0年经验。
• 具备开发、实施和部署机器学习/深度学习和成像技术的程序和计算解决方案的专业知识。
• 熟练使用Python、AWS/云计算能力和工具。
• 至少有一个或多个ML框架（如Pytorch/Tensorflow/Keras/JAX等）的经验。
• 具备解决方案架构开发和部署的经验。
有益的：
• 您在成像、湿实验测定或其他生命科学领域有额外的经验。
• 您在成像或计算机视觉项目方面有经验（例如：医学成像、显微成像等）。
AbbVie致力于诚信经营、推动创新、改变生活、服务社区，并拥抱多样性和包容性。AbbVie的政策是雇佣最有能力的合格人员，不因种族、肤色、宗教、国籍、年龄、性别（包括怀孕）、身体或精神残疾、医疗状况、遗传信息、性别认同或表达、性取向、婚姻状况、作为受保护退伍军人的身份或任何其他法律保护的群体身份而歧视任何雇员或应聘者。 
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