Insilico Medicine - молодая и быстроразвивающаяся компания, специализирующаяся в создании сервисов на основе искусственного интеллекта для разработки лекарственных веществ, их перепозиционирования, а также поиска эффективных биологических мишеней. Мы объединяем лучших специалистов в области медицинской химии, биоинформатики и машинного обучения из России, США, Китая, Бельгии, Польши для решения наиболее сложных задач в вышеуказанных направлений. В компании множество R&D проектов и суммарно больше 120 научных публикаций.

Мы ищем ML инженера в команду разработки и реализации нашего AI Pharma Pipeline (см. сайт компании). Пайплайн включает в себя как массу разнообразных ML задач, так и множество интересных технических решений. В частности, это работа над платформой идентификации перспективных биологических мишеней (TargetID), построение QSAR/QSPR моделей, разработка библиотеки по автоматизации цикла решения задач анализа данных, а также автоматизации работы существующих и новых R&D проектов. Вы станете частью мультидисциплинарной команды, работающей в тесной коллаборации с нашей исследовательской группой.

Задачи:

• Участие как исследовательское, так и техническое в разработке AI Pharma Pipeline

• Разработка, реализация, тестирование и встраивание ML моделей для TargetID платформы

• Разработка, имплементация, тестирование и встраивание ML-основанных QSAR/QSPR моделей

• Разработка библиотеки для проведения автоматизированных экспериментов в ML&DL задачах

• Разработка эффективных ML алгоритмов для работы с большими массивами данных

• Разработка систем планирования и запуска множественных экспериментов на вычислительных кластерах

• Высшее техническое образование или эквивалентный практический опыт

• знание основ машинного обучения и опыт работы с библиотеками: sklearn, matplotlib, numpy, scipy

• Опыт разработки на Python от 2 лет, а также опыт тестирования кода (unittest/pytest)

• Опыт работы с базами данных через Python (MongoDB)

• Уверенное владение Linux, bash, git, docker, а также понимание механизмов CI, CD, code review

• Алгоритмическая (алгоритмы и структуры данных) и математическая (линал, матан, теорвер, матстат) подготовки

Будет плюсом:

• Умение быстро разобраться в новых, нестандартных технологиях и библиотеках

• Общие или продвинутые представления об органической химии, хемоинформатических задачах, подходах к их решению

• Знание современных глубоких нейронных сетей и опыт работы Tensorflow, PyTorch

• Приветствуется ссылка на открытые проекты в github

• Достойная заработная плата

• Амбициозные и интересные задачи

• Шикарный офис в центре города (3 минуты ходьбы от ст. Маяковская)

• Возможность полной или частичной занятости

• Гибкий график и возможность частичной удаленной работы

• Возможность написания научных статей, участия в конференциях

• Возможность защиты магистерских, кандидатских диссертаций

• Неограниченные перспективы карьерного и научного роста

• Бонусы по итогам успешной работы

• Дружный коллектив на и вне работы

• Корпоративное изучение английского, китайского языков

• Наличие плазмы и приставки в офисе, а также настольных игр

• Изобилие ресторанов и кафе на любой вкус

• Чай, кофе, печеньки, фрукты в офисе