Scientifique de recherche – Apprentissage machine at Valence Labs

Montreal, Quebec, Canada -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

04 May, 26

Salary

215300.0

Posted On

03 Feb, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Machine Learning, Research, Drug Discovery, Interdisciplinary Collaboration, Neural Networks, Prototyping, Project Management, Scientific Communication

Industry

Biotechnology Research

Description

Scientifique de recherche – Apprentissage machine À propos de Valence Labs Valence Labs est le moteur de recherche de pointe en IA de Recursion. Nous dirigeons des programmes de recherche à fort impact conçus pour augmenter considérablement la capacité de Recursion de découvrir et de mettre au point des médicaments pour des maladies complexes. Notre équipe établit un équilibre entre le pragmatisme à court terme et une vision à long terme de l’évolution du domaine au cours des trois à cinq prochaines années, incubant, concevant et produisant les approches qui, selon nous, définiront l’avenir de la découverte de médicaments. Notre travail est motivé par l’optimisme, la détermination et une vision commune d’un avenir plus sain. Nous participons à des revues et des conférences de premier plan, contribuons à la science ouverte et collaborons avec certaines des communautés de recherche les plus actives au monde en matière d’apprentissage machine appliqué à la découverte de médicaments. Nos équipes sont établies à Londres et à Montréal, unies par des liens étroits avec Mila, le plus grand institut de recherche en apprentissage profond au monde. À propos du poste Nous sommes à la recherche d’un scientifique de recherche chevronné dans le domaine de l’apprentissage machine pour mener à bien des programmes de recherche audacieux et ambitieux dans les principaux programmes de recherche de Valence Labs, notamment des modèles de base multiomiques, des méthodes de biologie structurale et de modélisation atomique de prochaine génération et des approches pour la science autonome. Nous sommes à la recherche de personnes capables d’articuler et de mettre en œuvre une vision de la recherche, de diriger des projets techniques de longue haleine et de travailler de façon fluide dans toutes les disciplines. Vous combinerez la maîtrise des méthodes d’apprentissage machine modernes à une grande perspicacité scientifique et à des compétences en ingénierie exceptionnelles pour développer des systèmes d’IA qui accélèrent considérablement la découverte de médicaments. Dans ce poste, vous devrez : * Diriger et contribuer aux programmes de recherche de pointe en apprentissage machine pour la découverte de médicaments, notamment des modèles génératifs, l’apprentissage des représentations multiomiques et la modélisation atomique/structurelle. * Gérer un programme de recherche de bout en bout : conception, mise en œuvre, expérimentation, évaluation et déploiement en collaboration avec les équipes de la plateforme de Recursion. * Collaborer étroitement avec des équipes interdisciplinaires de chercheurs en apprentissage machine, d’ingénieurs logiciels, de scientifiques de laboratoire humide et d’experts du domaine afin de repérer des possibilités de recherche de grande valeur. * Communiquer les constatations à l’interne et à l’externe au moyen de discussions, de publications, de billets de blogue et de présentations à des conférences. * Contribuer à la communauté scientifique dans son ensemble au moyen d’initiatives de collaboration, de science ouverte et de sources libres. Lieu : Ce poste est basé à Montréal, au Canada ou à Londres, au Royaume-Uni. La personne retenue répondra à la plupart des critères suivants : * Doctorat (ou équivalent) avec une expérience significative dans la recherche universitaire ou industrielle dans un domaine technique connexe impliquant l’apprentissage machine appliqué au domaine de la découverte de médicaments. * Connaissances scientifiques en biologie, en chimie ou en physique, ainsi qu’une expérience de travail dans un environnement scientifique multidisciplinaire. * Expérience avérée dans la recherche sur l’apprentissage machine, y compris la conception de réseaux neuronaux pour modéliser les systèmes moléculaires, la proposition de nouvelles théories, l’amélioration des idées existantes et l’application de techniques d’apprentissage machine novatrices à des problèmes provenant de la pratique réelle. * Solides compétences techniques et d’ingénierie, notamment la capacité à développer rapidement des prototypes de modèles d’apprentissage machine. * Aisance à travailler de façon transversale avec des équipes multidisciplinaires de chercheurs en biologie sèche et humide. * Expérience de la supervision, de la direction ou de la gestion de projets, y compris en tant qu’auteur principal de publications à l’occasion de conférences évaluées par des pairs (p. ex., NeurIPS, ICML ou ICLR) et/ou de revues spécialisées (p. ex. Nature, Science, JACS ou ACS). Valence Labs s’engage à créer un environnement diversifié et inclusif, où la compréhension et la satisfaction des besoins et des préférences personnelles sont une priorité. Joignez-vous à notre équipe multidisciplinaire de chercheurs passionnés, désireux de repousser les limites de la recherche en matière d’apprentissage machine et de contribuer à la mise en œuvre commerciale des découvertes scientifiques afin d’améliorer radicalement la vie des gens. Lieu de travail et compensation : Il s’agit d’un poste hybride offert à l’un de nos bureaux situés à Montréal, au Québec, ou à Londres, en Angleterre. Les employés doivent travailler au bureau au moins 50 % du temps. À Recursion, nous croyons que chaque employé doit être rémunéré équitablement. Selon les compétences et le niveau d’expérience requis pour ce poste, la fourchette salariale annuelle estimée pour ce poste est actuellement de 188,200 $ à 215,300 $ (CAD). Vous aurez également droit à une prime annuelle et à une compensation en actions, ainsi qu’à un ensemble complet d’avantages sociaux. #LI-EP1

Responsibilities

Lead and contribute to cutting-edge machine learning research programs for drug discovery, including generative models and multi-omics representation learning. Manage end-to-end research programs in collaboration with Recursion's platform teams.