Research Scientist, Life Sciences

Wir suchen einen außergewöhnlichen Research Scientist, der unserem Life Sciences-Team bei Anthropic beitritt. Unser Team baut eine erstklassige Forschungsgruppe auf, die sich darauf konzentriert, Claude zu einem übermenschlichen Forschungsassistenten im Bereich Lebenswissenschaften zu machen. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Softwareengineering und Biologie: Sie werden direkt die Modellfähigkeiten bei wissenschaftlichen Aufgaben durch Nachtraining, Evaluierungsdesign und Entwicklung von RL-Umgebungen verbessern.

Als Kernmitglied unseres Life Sciences-Teams arbeiten Sie in einem hochwirksamen Team, das tiefes biologisches Fachwissen in Modelltrainingsziele, Benchmarks und agentische Workflows übersetzt. Sie helfen dabei, Anthropic als führend in der KI-beschleunigten Biologie zu etablieren, während Sie gestalten, wie Grenzmodelle über computergestützte Biologietasks nachdenken und diese ausführen. Diese Rolle bietet eine einzigartige Gelegenheit, zu gestalten, wie Grenz-KI-Modelle lernen, Biologie zu betreiben. Sie arbeiten mit einigen der besten KI-Forscher der Welt zusammen und beschäftigen sich mit Problemen, die für die menschliche Gesundheit und das wissenschaftliche Verständnis von Bedeutung sind. Wenn Sie begeistert sind, Ihre Expertise in computergestützter Biologie in Modellfähigkeiten umzuwandeln, möchten wir von Ihnen hören.

Hauptverantwortlichkeiten

• Agentische Werkzeuge und Integrationen entwickeln und bereitstellen, die es Claude ermöglichen, echte wissenschaftliche Arbeitsabläufe auszuführen: Bioinformatik-Pipelines, Datenbankabfragen, Analyse-Notebooks, Literaturüberprüfung.
• Evaluierungsbenchmarks entwerfen und erstellen, die die Modellfähigkeiten bei biologischen Aufgaben messen: Figureninterpretation, Bioinformatik, Protokollbegründung, Literatursynthese.
• Eng mit Produkt- und Designteams zusammenarbeiten, um Funktionen für Benutzer der Lebenswissenschaften zu planen, zu prototypisieren und bereitzustellen.
• Mit externen Biotech-, Pharma- und akademischen Nutzern zusammenarbeiten, um deren Arbeitsabläufe zu verstehen und Feedback in Produktverbesserungen umzuwandeln.
• Die Ingenieurinfrastruktur hinter unserer biologischen Produktoberfläche aufbauen und pflegen: Werkzeuggerüste, Datenpipelines, Evaluierungs-Harnesse.
• Biologisches Fachwissen in Produktanforderungen und Bewertungskriterien übersetzen, die die Modellverbesserung leiten.

Mindestens erforderliche Qualifikationen

• Erfahrung in der Anwendung von ML und Softwareengineering auf biologische Probleme: computergestützte Biologie, Bioinformatik, Protein-ML, Genomik oder ähnliches.
• Erfahrung in der Arzneimittelentdeckung oder -entwicklung in einem Biotech- oder Pharmaunternehmen oder Durchführung grundlegender Forschung in einer akademischen Umgebung: mit einem Verständnis dafür, wie echte wissenschaftliche Arbeitsabläufe aussehen und wo sie scheitern.
• Starke Softwareengineering-Fähigkeiten: sicher im Aufbau produktionsreifer Python-Anwendungen, Arbeiten in großen Codebasen und Verantwortung für die Infrastruktur von Anfang bis Ende.
• Praktische Erfahrung im Training oder Feintuning von ML-Modellen (LLMs, Protein-Sprachmodelle oder andere Deep-Learning-Architekturen).
• Eine Erfolgsbilanz beim Versand von computergestützten Werkzeugen oder Pipelines, die Biologen tatsächlich verwenden.
• Sicher im Umgang mit Unklarheiten und der Definition von Problemen in einer sich schnell entwickelnden Forschungsumgebung.
• Fähig, unabhängig zu arbeiten, während enge Zusammenarbeit mit Forschungs-, Produkt- und Fachexpertenteams besteht.
• Ergebnisorientiert mit einer Neigung zu schneller Iteration und messbarem Einfluss.
• Leidenschaft für die Nutzung von KI zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen unter Beibehaltung hoher ethischer Standards.

Bevorzugte Qualifikationen

• Über 5 Jahre Erfahrung in der Anwendung von ML und Softwareengineering auf biologische Probleme: computergestützte Biologie, Bioinformatik, Protein-ML, Genomik oder ähnliches.
• Ph.D. in computergestützter Biologie, Bioinformatik, Bioengineering, Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich: oder gleichwertige Branchenerfahrung.