Inżynier ds. badań personelu, infrastruktura informatyczna i ML/fizyczna

<p><strong>Twój wpływ w LILA</strong></p> <p>Lila Sciences poszukuje inżyniera ds. badań naukowych, infrastruktury obliczeń naukowych i uczenia maszynowego/fizyki, który pomoże przekształcić obiecujące narzędzia badawcze w solidne, skalowalne systemy. Ta rola łączy badania i produkcję: będziesz współpracować z naukowcami i badaczami uczenia maszynowego, którzy mogą prototypować przydatne narzędzia, a następnie pomóc w uczynieniu tych narzędzi wydajnymi, rozproszonymi, odpornymi na błędy i użytecznymi w środowiskach obliczeniowych Lili.</p> <p>Zespół Molecular Intelligence buduje infrastrukturę opartą na uczeniu maszynowym i fizyce do odkrywania leków, w tym przepływy pracy z biofizyki, narzędzia chemii obliczeniowej, modele współskładania, systemy uczenia się o małej ilości danych, przepływy pracy symulacyjne i rurociągi naukowe z możliwością wykorzystania agentów. Potrzebujemy inżyniera, który może poprawić jakość kodu, architekturę, wydajność procesora graficznego, przenośność klastrów i niezawodność operacyjną bez spowalniania tempa badań.</p> <p><strong>Co będziesz budować</strong></p> <ul> <li>Wykorzystaj narzędzia badawcze, prototypy i naukowe przepływy pracy opracowane przez naukowców lub badaczy akademickich i spraw, aby były skalowalne, wydajne i łatwe w utrzymaniu.</li> <li>Współpracuj bezpośrednio z biofizykami obliczeniowymi, chemią obliczeniową i naukowcami zajmującymi się uczeniem maszynowym aby przekształcić przepływy pracy badawczej w skalowalne systemy obsługiwane przez agentów.</li> <li>Twórz i wspieraj infrastrukturę uczenia maszynowego i fizyki do uczenia modeli, symulacji molekularnych, przetwarzania danych i przepływów pracy naukowych wykonywanych przez agentów.</li> <li>Zapewnij niezawodne działanie przepływów pracy w wielu klastrach i środowiskach obliczeniowych.</li> <li>Popraw wykorzystanie procesora graficznego, rozproszone wykonanie, przepustowość, odporność na błędy i odtwarzalność w przypadku obciążeń ML i zadań naukowych.</li> <li>Twórz systemy na większą skalę wokół kodu badawczego, w tym orkiestrację zadań, zachowanie ponownych prób, monitorowanie, obsługę artefaktów i identyfikowalność przepływu pracy.</li> <li>Optymalizuj ML, fizykę i kod potoku pod kątem wydajności i skalowalności.</li> <li>Utrzymuj środowiska programistyczne i wykonawcze w systemach lokalnych, w chmurze i opartych na procesorach graficznych.</li> <li>Spakuj narzędzia naukowe w usługi, przepływy pracy lub interfejsy API wielokrotnego użytku, z których mogą korzystać badacze, rurociągi i agenci AI.</li> <li>Współpracuj z zespołami badawczymi, platformami i infrastrukturą, aby połączyć odkrywczą pracę naukową z niezawodnymi systemami inżynieryjnymi.</li> <li>Jasno dokumentuj systemy i ustalaj pragmatyczne wzorce inżynieryjne dla zespołów badawczych.</li> </ul> <p><strong>Co będzie potrzebne, aby odnieść sukces</strong></p> <ul> <li>Doskonałe umiejętności inżynierii oprogramowania w języku Python i doświadczenie w pracy z bazami kodu ML, obliczeniami naukowymi lub symulacjami.</li> <li>Doświadczenie w budowaniu, skalowaniu lub obsłudze systemów rozproszonych na potrzeby badań, uczenia maszynowego, fizyki, symulacji lub obciążeń wymagających dużej ilości danych.</li> <li>Praktyczna wiedza na temat obliczeń na GPU, profilowania wydajności, wykonywania rozproszonego i trybów awarii w obciążeniach na dużą skalę.</li> <li>Doświadczenie z przepływami pracy obsługującymi PyTorch, JAX, CUDA lub powiązanymi platformami ML/naukowymi.</li> <li>Praktyczna wiedza na temat Linux, Docker lub kontenery, zarządzanie zależnościami i powtarzalne środowiska programistyczne.</li> <li>Doświadczenie z orkiestracją, planowaniem lub rozproszonymi systemami wykonawczymi, takimi jak Kubernetes, Slurm, Ray, Flyte, Argo lub podobnymi narzędziami.</li> <li>Umiejętność wykorzystania prototypowego kodu badawczego i ulepszenia jego architektury, skalowalności, niezawodności i łatwości konserwacji.</li> <li>Doskonałe umiejętności debugowania w kodzie, środowiskach, infrastrukturze, potoki danych i klastry obliczeniowe.</li> <li>Możliwość bezpośredniej pracy z badaczami, zrozumienia niejednoznacznych potrzeb technicznych i przekształcania ich w niezawodne rozwiązania inżynieryjne.</li> </ul> <p><strong>Punkty dodatkowe za</strong></p> <ul> <li>Znajomość chemii, biofizyki obliczeniowej, symulacji molekularnej, chemii obliczeniowej, cheminformatyki lub procesów odkrywania leków.</li> <li>Doświadczenie z chmurą Infrastruktura GPU, wykonanie wieloklastrowe lub hybrydowe środowiska obliczeniowe.</li> <li>Doświadczenie w tworzeniu narzędzi dla agentów LLM lub zautomatyzowanych przepływów pracy badawczych.</li> <li>Doświadczenie w zakresie obserwowalności przepływu pracy, punktów kontrolnych, ponownych prób i obciążeń naukowych odpornych na błędy.</li> <li>Doświadczenie w zakresie CI, testowania, pakowania i wydawania oprogramowania badawczego.</li> <li>Komfort wspierania szybko rozwijających się zespołów badawczych bez nadmiernej inżynierii prace odkrywcze.</li> </ul><div class="content-pay-transparency"><div class="pay-input"><div class="description"><p><strong>Wynagrodzenie</strong></p> <p>Oferujemy konkurencyjne wynagrodzenie podstawowe z potencjałem premiowym i dużym kapitałem własnym na wczesnym etapie.

Twoja ostateczna oferta będzie odzwierciedlać Twoje doświadczenie, wiedzę specjalistyczną i oczekiwany wpływ.</p> <p><strong>USA Świadczenia.</strong> Pracownicy pełnoetatowi w USA otrzymują kompleksowy program świadczeń obejmujący opiekę medyczną, dentystyczną i okulistyczną; opłacane przez pracodawcę ubezpieczenie na życie i rentowe; elastyczny czas wolny z hojnymi urlopami dla całej firmy; płatny urlop rodzicielski; program pomocy edukacyjnej; świadczenia dla osób dojeżdżających do pracy, w tym członkostwo w rowerach dla pracowników biurowych; oraz dotowany przez firmę program lunchów.</p> <p><strong>Świadczenia międzynarodowe.</strong> Pracownicy pełnoetatowi spoza USA otrzymują kompleksowy program świadczeń dostosowany do ich regionu. Przedziały wynagrodzeń w USD dotyczą tylko stanowisk w USA; międzynarodowe wynagrodzenia są dostosowane do rynku lokalnego.</p></div><div class="title">Oczekiwany zakres wynagrodzenia podstawowego</div><div class="pay-range"><span>224 000 USD</span><span class="divider"> - </span><span>294 000 USD</span></div></div></div><div class="content-conclusion"><p><strong>Informacje LILA</strong></p> <p>Lila Sciences tworzy naukową superinteligencję™, aby stawić czoła największym wyzwaniom ludzkości. Wierzymy, że nauka jest najbardziej inspirującą granicą dla sztucznej inteligencji.

Zamiast kodować wiedzę ekspercką na narzędzia, LILA buduje systemy, które mogą się same uczyć.</p> <p>LILA łączy zaawansowane modele sztucznej inteligencji z zastrzeżonymi instrumentami AI Science Factory™ w system operacyjny dla nauki, który autonomicznie realizuje całą metodę naukową, przyspieszając odkrycia z niespotykaną szybkością, skalą i wpływem na medycynę, materiały i energię. Więcej informacji znajdziesz na www.lila.ai.</p> <p>Kierując się naszymi podstawowymi wartościami, takimi jak prawda, zaufanie, ciekawość, stanowczość i szybkość, działamy z szybkością startową, rozwiązując problemy o znaczeniu historycznym. Jeśli brzmi to jak środowisko, w którym chciałbyś pracować, nawet jeśli nie spełniasz wszystkich powyższych kwalifikacji, zachęcamy do aplikowania.</p> <p><strong>Wszyscy jesteśmy za</strong></p> <p>Lila Sciences dokłada wszelkich starań, aby zapewnić równe szanse zatrudnienia bez względu na rasę, kolor skóry, pochodzenie, religię, płeć, narodowość, orientację seksualną, wiek, obywatelstwo, stan cywilny, niepełnosprawność, tożsamość płciową czy status weterana.</p> <p>Informacje podane podczas procesu aplikacyjnego będą przetwarzane zgodnie z naszą <a href="https://www.lila.ai/candidate-privacy-policy-notice">Polityką prywatności kandydatów</a>.</p> <p><strong>Uwaga dla agencji</strong></p> <p><em>Lila Sciences nie przyjmuje niezamówionych CV pochodzących z jakiegokolwiek źródła innego niż kandydaci.

Przesyłanie niechcianych życiorysów przez agencje rekrutacyjne lub pośrednictwa pracy firmie Lila Sciences lub jej pracownikom jest surowo zabronione, chyba że skontaktuje się z nią bezpośrednio wewnętrzny zespół ds. pozyskiwania talentów Lila Science. Każde CV przesłane przez agencję w przypadku braku podpisanej umowy automatycznie stanie się własnością Lila Sciences, a Lila Sciences nie będzie winna żadnych skierowań ani innych opłat z tego tytułu.</em></p></div>Znajdź więcej anglojęzycznych ofert pracy w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow