职位介绍
2025年秋季实习生 - 生成性人工智能的机器学习
部门概述
转化医学部负责早期研究到III期临床试验中的生物标志物发现和开发工作。我们使用相关的药效学生物标志物来评估候选疗法的靶向结合和作用机制，以及预后生物标志物来指导患者选择。
我们的部门负责开发生物标志物策略，设计和实施生物标志物检测，并解读生物标志物结果。部门内的生物标志物团队领导在临床试验中提供生物标志物的科学领导，涵盖从早期概念验证到全球III期的各个阶段。我们目前正在寻求一位积极进取的实习生，为狼疮的临床开发项目提供计算支持。具体而言，候选人将支持来自各种临床研究的药效学和临床生物标志物数据的分析，以理解研究药物对相关免疫和病理过程的影响。
该实习职位位于加利福尼亚州南旧金山，现场工作。
机会
我们寻求一位积极进取的实习生加入基因泰克研究与早期开发（gRED）的计算科学组织。我们的团队致力于利用人工智能加速药物发现和靶点发现工作。我们的工作涵盖自主代理设计与评估、大规模基础模型，重点关注科学发现、药物开发和复杂决策流程。
职责：
• 研究、设计和实施用于药物发现的代理系统的新型前沿评估。
• 推动解决计算生物学挑战的大规模生成性人工智能方法的研究。
• 与跨职能团队合作，评估基于大型语言模型的代理，并将其部署到药物发现和靶点发现的影响性应用中。
• 有机会为出版物做出贡献，并在内部和外部科学会议上展示结果。
项目亮点
• 密集的12周或6个月全职（每周40小时）带薪实习。
• 项目开始日期为九月。
• 将根据地点提供津贴，以帮助减轻与实习相关的费用。
• 拥有具有挑战性和影响力的业务关键项目的所有权。
• 与生物技术行业中一些最有才华的人共事。
你是谁
所需教育
您符合以下条件之一：
• 必须获得硕士学位或
• 必须在攻读博士学位（在读学生）
所需专业
机器学习、人工智能、生物信息学、计算生物学或相关领域
所需技能
• 在生成性人工智能和大型语言模型方面的专业知识。
• 精通Python编程，具有使用LangGraph、LangChain和Requests等框架的经验。
• 了解用于生物数据分析的计算和统计方法。
• 对开发可扩展、高效和文档齐全的软件充满热情。
• 出色的沟通和团队合作能力。
优先资格
• 熟悉人工智能代理、RAG和微调方法（例如，SFT、RLHF、带实验反馈的RL）、提示工程和大型语言模型校准技术。
• 熟悉R编程、Bioconductor和计算生物学流程。
• 熟悉不确定性量化、符合预测或离线强化学习等机器学习主题。
• 在顶级机器学习会议（例如NeurIPS、ICML、ICLR）上的发表记录。
• 了解靶点发现等生物学领域。
此职位不提供搬迁福利。
根据加利福尼亚州的主要工作地点，此职位的预期薪资范围为每小时50.00美元。实际薪资将根据经验、资格、地理位置和法律允许的其他与工作相关的因素确定。该职位还符合带薪假期的福利。
基因泰克是一个平等机会雇主。我们的政策和实践是根据人才、资格和能力雇用、提升和以其他方式对待所有员工和申请人。公司的政策禁止非法歧视，包括但不限于基于受保护的退伍军人身份、残疾身份的歧视，并符合所有联邦、州或地方法律。
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