- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

AI Research Scientist II
Исключительная вакансия для ученых мирового уровня, предлагающая работу на стыке ИИ и биотехнологий. Компания предлагает конкурентную компенсацию, отличные бенефиты и возможность реально влиять на создание новых лекарств в 'AI-native' среде.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием степени PhD, наличием публикаций в топовых журналах и уникальным сочетанием навыков в ИИ и мокрой химии/биологии. Роль требует не только теоретических знаний, но и опыта внедрения моделей в производство (MLOps) в условиях быстрорастущего стартапа.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции AI Research Scientist II в Бостоне рыночные показатели очень высоки. Учитывая требования к PhD и опыту в индустрии, предложение должно находиться в верхнем дециле рынка для привлечения 'top 1%' талантов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the AI Research Scientist II position at 1910 Genetics. With a PhD in a relevant field and extensive experience in applying deep learning models like Transformers and Graph Neural Networks to drug discovery, I am eager to contribute to your mission of integrating multimodal data and lab automation. My background in wet lab validation of AI-driven initiatives aligns perfectly with your requirement for practical, high-impact research.
Throughout my career, I have focused on writing production-quality Python code and deploying models within MLOps frameworks. I am particularly impressed by 1910 Genetics' commitment to being an AI-native biotech and would welcome the opportunity to apply my expertise in cheminformatics and bioinformatics to advance your active drug design campaigns. I am confident that my track record of peer-reviewed publications and my ability to demonstrate business value through AI solutions will make me a valuable asset to your interdisciplinary team.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в 1910genetics уже сейчас
Присоединяйтесь к элите биоинформатики и создавайте лекарства будущего с помощью передового ИИ в 1910 Genetics!
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 II 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 minimal support from senior members of the AI Research Team
- Write and publish peer reviewed scientific articles with minimal support from senior members of the AI Research Team
- Periodically presenting recent AI research at internal journal clubs
- 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.)
- 2 years of relevant industry experience (AI, Drug Discovery, etc.)
- A strong understanding of statistics and classical machine learning methods (SVM, RF, etc.)
- Industry experience training and deploying cutting edge deep learning methods (Transformers, Graph Neural Networks, etc.)
- Wet lab validation of at least 1 AI-driven drug discovery initiatives
- 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.)
- Strong track record of publications of individual research in top-tier AI journals and conferences
- Ability to demonstrate business value related to developed AI and Machine Learning solutions in biology and medicinal chemistry related to your modeling efforts
- 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
#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
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- Deep Learning
- Transformers
- Graph Neural Networks
- Statistics
- SVM
- Random Forest
- MLOps
- DevOps
- Microsoft Azure
- HPC
- Cheminformatics
- Bioinformatics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности кандидата связывать абстрактные модели с реальными биологическими результатами.
Расскажите о вашем опыте мокрой лабораторной валидации (wet lab) результатов, полученных с помощью ИИ. С какими трудностями вы столкнулись при интерпретации данных?
Оценка технических навыков в области графовых нейронных сетей, которые критически важны для работы с молекулярными структурами.
Какие архитектуры Graph Neural Networks вы использовали для предсказания свойств молекул и как вы решали проблему разреженности данных?
Проверка инженерной культуры и способности писать поддерживаемый код.
Как вы подходите к обеспечению воспроизводимости ваших ML-экспериментов и какие инструменты MLOps вы считаете наиболее эффективными в биоинформатике?
Оценка навыков междисциплинарного взаимодействия.
Опишите случай, когда вам нужно было объяснить сложную концепцию машинного обучения коллегам-биологам. Как вы адаптировали свой подход?
Проверка умения работать в условиях неопределенности стартапа.
Как вы приоритизируете задачи, когда бизнес-требования меняются быстрее, чем завершается цикл обучения сложной модели?
Похожие вакансии
Middle / Senior GenAI Engineer (CV)
AI Engineer / AI Mentor
Junior разработчик agent AI-систем
Senior / Lead LLM Engineer
AI Platform Engineer (RAG/Agents/Skills)
GenAI Engineer (LLMs · RAG · ML Systems) — Senior
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!
- Страна
- США