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 deep learning специалиста для разработки и реализации современных архитектур нейронных сетей, алгоритмов их обучения, а также для автоматизации цикла решения задач анализа данных. Задачи связаны с разработкой новых лекарственных молекул – их генерации, а также предсказания их свойств. Молекулы, как данные, могут быть представлены в виде векторов, текста, изображений, поэтому в работе используются всевозможные типы (рекуррентные, сверточные) нейронных сетей.

• Разработка и реализация современных архитектур нейронных сетей

• Обучение и тестирование нейронных сетей на биомедицинских данных

• Запуск множественных экспериментов на вычислительных кластерах

• Участие в разработке библиотеки по автоматизации цикла решения задач анализа данных

• Уверенное программирование на Python (от 2 лет)

• 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

• Знание основ классических алгоритмов машинного обучения

• Понимание принципов работы нейронных сетей, их обучения и настройки

• Опыт работы с Tensorflow/PyTorch (от 1 года)

• Опыт работы с sklearn, matplotlib, numpy, scipy

• Понимание принципов проведения экспериментов по анализу данных

Будет плюсом:

• Знания reinforcement learning, transfer & few-shot learning, graph neural networks

• Умение быстро разбираться в научных публикациях и эффективно реализовывать модели из статей

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

• Приветствуется ссылка на открытые проекты в github

Условия:

• 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