yandex
1
1910genetics
Страна
США
В офисеПолная занятость

AI Research Scientist I

ИИОценка ИИ

Исключительная возможность для ученых на стыке AI и биологии. Компания предлагает работу над социально значимыми задачами, конкурентную компенсацию и работу в топовой команде (top 1% talent).

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованием степени PhD и необходимостью глубоких знаний как в машинном обучении (GNN, Transformers), так и в специфических областях (химия, биология). Работа в стартапе требует умения быстро адаптироваться и писать качественный код.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана160 000 $
Рынок135 000 $ – 190 000 $
ИИОценка ИИ

Для позиции AI Research Scientist уровня I (обычно это уровень после PhD) в Бостоне, зарплата в $140,000 - $180,000 является рыночным стандартом для биотех-сектора. Учитывая упоминание 'выше рыночных бонусов', совокупный доход может быть значительно выше.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

Company Overview

We are the only AI-native biotech, pioneering small and large molecule therapeutics discovery by integrating massive multimodal data, frontier AI models, and high-throughput lab automation into an infrastructure for AI-enabled drug discovery. 

We hire top 1% talent to join our interdisciplinary team of scientists, engineers, researchers, operators, innovators, drug developers, business professionals, and technologists.  

Join us to build the world’s first AI infrastructure for tech-enabled drug discovery and to deliver a pipeline of diverse drug modalities for all major disease areas.

As an AI Research Scientist I at 1910 you will be expected to roll up your sleeves as an Individual Contributor (IC) by keeping up with relevant scientific literature, prototyping promising methods, and contributing to our active drug design campaigns by applying 1910’s productionized AI/ML models.  

Role Description 

  • Propose and prototype AI and Machine Learning solutions that address use cases in 1910’s design pipeline
  • Apply productized AI and Machine Learning models to advance 1910’s active drug design campaigns with the support of senior members of the AI Research Team
  • Write and publish peer reviewed scientific articles with the support of senior members of the AI Research Team
  • Periodically presenting recent AI research at internal journal clubs
  • Learn how a molecule processes through the drug discovery process
  • Work cross-functionally with scientific colleagues, being a subject matter expert in how AI and Machine Learning can be used to answer cheminformatics and bioinformatics questions
  • Keep up-to-date on cutting-edge research in the AI for drug discovery space

Qualifications 

  • PhD in a relevant discipline (Computer Science, Biology, Chemistry, etc.)
  • A strong understanding of statistics and classical machine learning methods (SVM, RF, etc.)
  • Experience training and deploying cutting edge deep learning methods (Transformers, Graph Neural Networks, etc.)
  • Demonstrated experience writing clean, maintainable, production-quality Python code, with examples available in code repositories.
  • Familiarity with MLOps and DevOps best practices
  • Exposure to distributed computing (Microsoft Azure, HPC Cluster, etc.)
  • Ability to work effectively in a fast-paced startup environment with evolving projects and shifting priorities driven by business needs
  • Excellent written and verbal communication skills, including the ability to create clear documentation for roadmaps, proposals, and related materials

Nice to Haves 

  • An understanding of how a molecule progresses through the drug discovery process
  • Relevant industry experience via internship and co-op (AI, Drug Discovery, etc.)

#LI-Onsite

Diversity and Inclusion (1910’s Promise)

At 1910, we believe that a diverse, equitable, and inclusive workplace furthers relevance, resilience, and longevity. We encourage people from all backgrounds, ages, abilities, and experiences to apply. 1910 is proud to be an equal-opportunity workplace and is an affirmative action employer. We are committed to equal employment opportunity regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, or Veteran status. If, due to a disability, you need an accommodation during any part of the interview process, please let your recruiter know. While 1910 supports visa sponsorship, sponsorship opportunities may be limited to certain roles and skills. 

Benefits and Perks

  • Competitive compensation package
  • Above market benefits
  • Generous vacation and parental leave
  • Super cool team building activities
  • Great colleagues

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Transformers
  • Graph Neural Networks
  • Statistics
  • MLOps
  • DevOps
  • Microsoft Azure
  • HPC
  • Cheminformatics
  • Bioinformatics

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка фундаментальных знаний в области, критически важной для моделирования молекул.

Как бы вы подошли к представлению малых молекул с использованием графовых нейронных сетей (GNN) для предсказания их свойств?

Оценка навыков работы с большими данными и инфраструктурой.

Опишите ваш опыт работы с распределенными вычислениями (например, Azure или HPC) при обучении тяжелых моделей.

Проверка способности работать в междисциплинарной команде.

Как вы объясните биологу или химику без технического бэкграунда, почему конкретная AI-модель сделала именно такой прогноз?

Оценка инженерной культуры кандидата.

Какие практики MLOps вы считаете наиболее важными для обеспечения воспроизводимости результатов в биоинформатических исследованиях?

Проверка навыков написания чистого кода.

Расскажите о случае, когда вам пришлось переписывать исследовательский код в продакшн-качество. С какими трудностями вы столкнулись?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

1
1910genetics
США
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!