- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior / Principal Machine Learning Scientist, Scientific Reasoning Models, AI for Drug Discovery
Исключительная вакансия в одной из ведущих биотехнологических компаний мира с возможностью работать на стыке передового ИИ и медицины в США.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в области Machine Learning и специфики Drug Discovery, а также высокими требованиями к уровню Senior/Principal.
Анализ зарплаты
Для позиций Senior/Principal ML Scientist в крупных биотех-компаниях США (особенно в Сан-Франциско и Нью-Йорке) рыночные зарплаты значительно выше средних по IT-сектору. Предложенный диапазон соответствует топовому уровню компенсаций в индустрии.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Genentech уже сейчас
Присоединяйтесь к Genentech, чтобы создавать ИИ-модели нового поколения для разработки лекарств и спасения жизней!
Описание вакансии
*🔹* Откликнуться
*🔹* Откликнуться
Genentech is a company that finds the biological causes of severe human diseases and creates targeted, high-tech medicines against them.
On-site (San Francisco, or New York City, USA).
More details in Zach Wang's Откликнуться.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Large Language Models
- Deep Learning
- Drug Discovery
- Scientific Reasoning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики применения ИИ в биологии и химии.
Как вы адаптируете стандартные архитектуры LLM для работы с биологическими последовательностями или химическими графами?
Оценка способности кандидата работать над основной задачей команды — научными рассуждениями.
Какие подходы вы бы использовали для улучшения способностей модели к логическому выводу (reasoning) в контексте гипотез о лекарственных взаимодействиях?
Проверка опыта работы с большими данными и инфраструктурой.
Опишите ваш опыт масштабирования обучения моделей на распределенных кластерах. С какими основными проблемами вы сталкивались?
Важно понимать, как кандидат оценивает качество моделей в специфической области.
Какие метрики, помимо стандартных функций потерь, вы считаете наиболее важными для оценки моделей в задачах Drug Discovery?
Оценка навыков командной работы и междисциплинарного взаимодействия.