我们正在积极协助我们的客户寻找一位具有蛋白质设计或RNA结构背景的机器学习科学家加入他们的团队。
主要职责：
• 领导数据驱动的倡议，促进生物技术研究与开发的洞察和创新
• 应用最先进的机器学习/人工智能技术，推动CRISPR基因编辑药物创新模型的发展
• 构思和构建预测/生成模型和算法，为药物发现和基因编辑医学的进展做出贡献
• 与科学家和生物学家密切合作，设计机器学习特征，促进机器学习结果的解释
• 开发和执行数据策略，确保专有数据的安全性、可访问性和可解释性
如果您热衷于在遗传医学领域产生重大影响，并且在合作创新的环境中取得成功，我们邀请您申请。
请在申请之前仔细阅读和考虑。我们的客户正在寻找具有机器学习蛋白质设计经验的人。以下是被考虑所需的技术技能。
• 熟练使用各种机器学习和数据科学工具和框架，如PyTorch、Scikit-Learn、Tensorflow、Keras、AWS SageMaker等。
• 基于机器学习/人工智能的蛋白质建模，包括熟悉AlphaFold2、RoseTTAFold、ESM2等技术。
• 在基因组学机器学习/人工智能建模方面具有扎实的背景，具备工程遗传学和表观遗传学特征以及高级深度学习算法和架构（如CNN、Transformer、Graph Attention Network、大型语言模型等）的实际知识。
• 最好具有用于处理大规模数据的分析引擎和数据系统的经验，如SPARK、Databricks、AWS EMR、Snowflake和数据湖。 
旧金山