Naukowiec II/starszy naukowiec, biofizyka obliczeniowa

<p><strong>Twój wpływ w LILA</strong></p> <p>Lila Sciences poszukuje specjalisty ds. biofizyki obliczeniowej, który pomoże zapewnić naszym agentom AI możliwość korzystania z narzędzi biofizyki w sposób naukowo poprawny, niezawodny i przydatny do odkrywania leków. Osoba ta zdefiniuje, w jaki sposób eksperymenty biofizyczne powinny być konfigurowane, parametryzowane, walidowane i udostępniane jako narzędzia do zautomatyzowanych procesów naukowych.</p> <p>Rola ta leży na styku biofizyki obliczeniowej, symulacji molekularnej i projektowania platform agentycznych. Będziesz współpracować z naukowcami zajmującymi się obliczeniami, inżynierami badawczymi, naukowcami z zakresu uczenia maszynowego i zespołami odkrywającymi leki, aby zbudować skalowalną platformę biofizyczną zdolną do działania na setkach procesorów graficznych przy jednoczesnym zachowaniu rygoru naukowego.

Jest to praktyczna rola naukowa: nie oczekuje się inżynierii oprogramowania do produkcji ciężkiej, ale silnej własności logiki naukowej, standardów walidacji i wymagań dotyczących narzędzi, które czynią zautomatyzowaną biofizykę godną zaufania.</p> <p>Ta rola różni się od szerszego stanowiska w dziedzinie chemii obliczeniowej dzięki dogłębnemu podejściu do mechaniki statystycznej, symulacji molekularnej oraz teorii, konfiguracji i walidacji względnych i bezwzględnie wiążących metod wykorzystujących darmową energię.</p> <p>Ta rola jest jedną z części szerszego odkrywania leków agentycznych. system: chemia obliczeniowa pomaga ocenić, czy strategie optymalizacji generowanej przez agenty są sensowne z chemicznego punktu widzenia, naukowcy zajmujący się uczeniem maszynowym budują modele współskładania i uczenia się przy małej ilości danych, a inżynierowie naukowi pomagają przekształcić potwierdzone protokoły naukowe w niezawodną skalowalną infrastrukturę.</p> <p><strong>Co będziesz budować</strong></p> <ul> <li>Określ wymagania naukowe dotyczące narzędzi biofizyki obliczeniowej możliwych do wykorzystania za pomocą agentów, w tym wymagane dane wejściowe, akceptowalne założenia i wyniki klasy decyzyjnej.</li> <li>Projektuj i weryfikuj przepływy pracy w zakresie symulacji molekularnej do zastosowań w odkrywaniu leków, w tym MM/GBSA i metody zaburzeń swobodnej energii dla względnych i bezwzględnych wiążących swobodnych energii (RBFE/ABFE).</li> <li>Ustanów standardy konfiguracji systemu, wyboru pola siłowego, parametryzacji molekularnej, równoważenia, pobierania próbek, analizy i kontroli jakości.</li> <li>Twórz solidne, zweryfikowane przepływy pracy RBFE i ABFE z automatycznymi kontrolami dla zgodność serii chemicznych, spójność pozycji ligandów i inne warunki wymagane do stosowania godnego zaufania środka.</li> <li>Współpracuj z inżynierami naukowymi, aby przekształcić protokoły biofizyczne w niezawodne narzędzia, interfejsy API i poręcze, z których agenci LLM mogą poprawnie korzystać.</li> <li>Twórz punkty odniesienia walidacji i kryteria akceptacji dynamiki molekularnej, wiązania darmowej energii i powiązanych procesów obliczeniowych.</li> <li>Oceniaj i integruj symulacje molekularne typu open source i narzędzia darmowej energii, zwłaszcza OpenMM, OpenFE i sąsiednie pakiety.</li> <li>Identyfikuj i łagodź tryby awarii podczas konfiguracji symulacji, parametryzacji, pobierania próbek, analizy i interpretacji.</li> <li>Doradzaj zespołom, kiedy przepływ pracy w dziedzinie biofizyki jest odpowiedni, jakie dowody może wesprzeć i gdzie mają znaczenie jego ograniczenia.</li> <li>Współpracuj z zespołami ML w celu udoskonalenia metod i parametrów symulacji molekularnej w miarę udostępniania nowych danych eksperymentalnych.</li> <li>Współpracownik z inżynierią badawczą i infrastrukturą zespoły skalujące sprawdzone przepływy pracy na dużych flotach procesorów graficznych z zachowaniem powtarzalności i identyfikowalności.</li> </ul> <p><strong>Co jest potrzebne, aby odnieść sukces</strong></p> <ul> <li>Doktorat lub równoważne doświadczenie w biofizyce obliczeniowej, chemii obliczeniowej, fizyce chemicznej, biofizyce, fizyce, chemii lub pokrewnej dziedzinie.</li> <li>Głębokie praktyczne doświadczenie w symulacjach dynamiki molekularnej, MM/GBSA i metody zaburzeń swobodnej energii dla RBFE i ABFE.</li> <li>Praktyczne doświadczenie z symulacją molekularną typu open source i pakietami darmowej energii, ze zdecydowaną preferencją dla OpenMM i OpenFE.</li> <li>Dogłębne zrozumienie, w jaki sposób parametryzować układy molekularne i potwierdzać, że konfiguracje symulacji są uzasadnione naukowo.</li> <li>Udokumentowana historia modelowania wiązania białko-ligand i interpretacji wyników na potrzeby podejmowania decyzji naukowych.</li> <li>Umiejętność wyciągania wniosków podstawowe zasady biofizyczne, jednocześnie tworząc praktyczne przepływy pracy, z których mogą korzystać inne zespoły.</li> <li>Doświadczenie w przekładaniu złożonych metod naukowych na wymagania dotyczące narzędzi, standardy przeglądu i procesy operacyjne.</li> <li>Doskonałe umiejętności komunikacji międzyfunkcyjnej i komfort pracy z naukowcami zajmującymi się obliczeniami, badaczami ML, inżynierami badawczymi i zespołami zajmującymi się odkrywaniem leków.</li> </ul> <p><strong>Punkty dodatkowe za</strong></p> <ul> <li>Doświadczenie w odkrywaniu leków w branży, szczególnie w programach do odkrywania struktur lub obliczeń obliczeniowych.</li> <li>Znajomość wielkoskalowej infrastruktury symulacyjnej GPU lub rozproszonego przetwarzania naukowego.</li> <li>Doświadczenie w tworzeniu zautomatyzowanych lub półautomatycznych naukowych procesów roboczych.</li> <li>Znajomość wspólnego składania, przewidywania struktury lub metod modelowania molekularnego wspomaganego przez ML.</li> <li>Doświadczenie w definiowaniu zestawów testów porównawczych, testów regresji lub zestawów walidacyjnych dla oprogramowania naukowego.</li> <li>Doświadczenie w projektowaniu map zaburzeń na potrzeby solidnych statystyk RBFE.</li> <li>Doświadczenie w integracji wyuczonych maszynowo potencjałów międzyatomowych lub hybrydowych symulacji pola siłowego.</li> <li>Doświadczenie w aktywnym uczeniu się lub dostrajaniu parametrów symulacji w oparciu o dane eksperymentalne dla zdefiniowanych układów chemicznych lub biologicznych.</li> <li>Komfort pracy z agentami LLM lub agentycznymi systemami przepływu pracy.</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>140 800 USD</span><span class="divider"> - </span><span>217 800 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 pracę w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow