O tym stanowisku
Numery telefonów i adresy e-mail w tym ogłoszeniu są ukryte do momentu zalogowania.
auto_translated_note
O nasDokonujemy inżynierii wstecznej początków życia - jednego z największych nierozwiązanych problemów nauki, który, jak sądzimy, dzięki sztucznej inteligencji wreszcie staje się możliwy do rozwiązania. Wierzymy, że zrozumienie tego przejścia od geochemii do biochemii pozwoli nam koordynować sieci molekularne i budować systemy, które będą bardziej wydajne, adaptacyjne, wydajne i inteligentne. Jeśli nam się to uda, zastosowania będą ogromne: od katalizy i zielonej syntezy po biologię syntetyczną ab initio i programowalną materię.
Zrozumienie i wykorzystanie tych procesów mogłoby pozwolić dziesięciu miliardom z nas prosperować na tej planecie i marzyć, że poza nią różnorodne życie ewoluuje i rozkwita. Jesteśmy małym, zróżnicowanym zespołem inżynierów sztucznej inteligencji, informatyków i naukowców zajmujących się badaniami laboratoryjnymi. Przestrzegamy rygoru instytutu badawczego, ale wysyłamy jak firma inżynieryjna.
Globalny zespół z siedzibami w Cambridge w stanie Massachusetts i Londynie w Wielkiej Brytanii. Rola Będziesz budować potoki symulacyjne, które łączą konwencjonalną chemię obliczeniową z modelami przyspieszanymi przez sztuczną inteligencję w środowisku, w którym symulacja i eksperyment odbywają się w tym samym czasie. Zbuduj go, wdróż i obserwuj, jak jest testowany - często w tym samym miesiącu.
Co będziesz robićUruchamiaj symulacje QM/MD łącząc standardowe pakiety z modelami wspomaganymi przez sztuczną inteligencjęTwórz powtarzalne potoki i protokoły testów porównawczych w QM, MD i MLDWdrażaj narzędzia symulacyjne dla wewnętrznych zespołów; praca z oprogramowaniem i produktem w ramach wdrożenia zewnętrznego Zintegruj potencjał sieci neuronowej z tradycyjnymi przepływami pracy QM/MD z zespołem ML Niezbędne doświadczenie Doktorat z chemii obliczeniowej, fizyki chemicznej, inżynierii materiałowej lub pokrewnej dziedziny - lub tytuł magistra z ponad 3-letnim doświadczeniem Praktyczne doświadczenie z pakietami QM i MD (np. VASP, Gaussian, ORCA, GROMACS, LAMMPS, CP2K) Historia budowania rozwiązań obliczeniowych potoki i powtarzalne przepływy pracy Biegłość w Pythonie i bibliotekach obliczeń naukowych (NumPy, SciPy, biblioteki chemii obliczeniowej) Doświadczenie z frameworkami ML (PyTorch, TensorFlow) i ich integracją z przepływami pracy w chemii obliczeniowej Bardzo preferowane Potencjały sieci neuronowych i nowoczesne modele AI do symulacji molekularnej (np. grafowe sieci neuronowe, modele transformatorów) Środowiska HPC i systemy zarządzania przepływem pracy Konteneryzacja (Docker) i wdrażanie rurociągiBenchmarking i statystyczna walidacja metod obliczeniowych Przekładanie spostrzeżeń obliczeniowych na praktyczne zastosowaniaLogistykaWynagrodzenia są wysoce konkurencyjne. Jesteśmy również w stanie sponsorować wizy dla odpowiedniego kandydata.
Znajdź pracę w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow
Pytania spolecznosci
Ktos tu pracowal? Zapytaj przed aplikacja.
Brak watkow dla tej oferty lub firmy.