BioAI Research Engineer (All Levels)

Im BioAI-Bereich erweitern wir die Grenzen der Gesundheitsversorgung und der medizinischen Wissenschaft durch eine Kombination aus Biologie und Fachwissen in künstlicher Intelligenz. Wir erweitern ein Portfolio erfolgreicher Initiativen in den Bereichen Arzneimittelentdeckung, -design und Proteinengineering. Insbesondere entwickeln wir die nächste Generation von Impfstoffen und biopharmazeutischen Produkten zur Behandlung und Prävention von Krebs sowie zur Therapie von Infektionskrankheiten. Durch Ihren Beitritt tragen Sie zu diesem Vorhaben in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, Ingenieuren und Biologen von InstaDeep und BioNTech bei und haben die Möglichkeit, zu wissenschaftlichen Arbeiten beizutragen, die bei führenden Konferenzen und in Fachzeitschriften eingereicht werden.

Wir arbeiten an folgenden Forschungsrichtungen und wenden diese in aktiven Produktionsanwendungen in großem Maßstab an:

• RNA-Wissenschaft: Wir treiben den Stand der Technik in der Optimierung von RNA für mehrere Eigenschaften voran, einschließlich Expression und Halbwertszeit in Medien und in Zellen.
• DNA-Wissenschaft: Wir entwickeln Modelle der DNA-Chemie, um Eigenschaften wie Faltung, Bindungsenergie und Schmelztemperaturen vorherzusagen.
• Immunogenität: Wir bauen Modelle auf, um die Mechanismen der Immunogenität zu verstehen, um personalisierte Immuntherapien zu entwerfen.
• Protein-Faltung: Wir entwerfen, nutzen und verbessern die neuesten Protein-Faltungsmodelle (z.B. AlphaFold 2, RFDiffusion), um die strukturelle Konformation von Proteinen und deren Verteilung zu untersuchen.
• Protein-Design: Wir nutzen strukturelles Modellieren, Protein-Sprachmodelle, Protein-Faltungsmodelle und Qualitätsvielfalt-Methoden, um das Protein-Design mit experimentellem Feedback aus Laboren durchzuführen.
• Protein-Protein-Interaktionen: Wir entwickeln prädiktive Modelle, basierend auf molekulardynamischen Simulationen und Protein-Faltungsmodellen, um Protein-Protein-Interaktionen, Dissoziationskinetiken, Bindungsaffinitätsverbesserungen und die Aktivierung der Immunantwort zu untersuchen.
• Modellierung von Infektionskrankheiten: Wir überwachen aktiv die Evolution von SARS-CoV-2 mithilfe struktureller Modellierung, DNA-/Protein-Sprachmodellen und Protein-Faltungsmodellen, mit direktem Einfluss auf epidemiologische Studien und Impfstoffentwicklungen.

Verantwortlichkeiten:

• Folgen Sie den neuesten Entwicklungen in maschinellem Lernen und Biologie und kommunizieren Sie diese.
• Entwerfen, implementieren und liefern Sie leistungsfähige und skalierbare Algorithmen basierend auf modernsten Methoden des maschinellen Lernens und neuronalen Netzwerkes unter Verwendung verteilter Computersysteme vor Ort und in Cloud-Infrastrukturen.
• Führen Sie rigorose Datenanalysen und statistische Modellierungen durch, um Modelle zu erklären und zu verbessern.
• Berichten Sie Ergebnisse klar und effizient, sowohl intern als auch extern, mündlich und schriftlich.
• Schreiben Sie hochwertigen, wartbaren und modularen Code zusammen mit präziser Dokumentation.
• Arbeiten Sie aktiv mit dem Geschäftsentwicklungsteam bei den Pre-Sales-Aktivitäten zusammen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Präsentation des Unternehmens gegenüber neuen potenziellen Kunden, das Schreiben von Präsentationen und Vorschlägen, die Teilnahme an Anrufen und Besprechungen sowie die Vertretung von InstaDeep auf Konferenzen/Veranstaltungen.

Anforderungen:

• Master-, PhD-Abschluss oder gleichwertige Erfahrung in angewandter Mathematik, Informatik oder einem verwandten wissenschaftlichen Bereich.
• Mindestens 1 Jahr Erfahrung im Deep Learning, nachgewiesen durch frühere Arbeiten, Veröffentlichungen, Beiträge zu Open-Source-Projekten oder Programmierwettbewerben.
• Starke Software-Engineering-Erfahrung (Python, Docker, Linux).
• Starke Erfahrung mit einem Framework für maschinelles Lernen (PyTorch, JAX, TensorFlow).
• Starker Wunsch, mit biologischen Anwendungen zu arbeiten.
• Erfahrung in Datenwissenschaft und Statistik, einschließlich Datenvisualisierungen, statistischen Tests usw.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
• Angemessene Arbeitserlaubnis für den betreffenden Standort.

Wünschenswert:

• Kenntnisse in Molekularbiologie, Strukturbiologie, -omics, Immunologie oder einem verwandten Fachgebiet.
• Kenntnisse über aktuelle Forschungen im Bereich Deep Learning, die auf Biologie angewendet werden.
• Spezialkenntnisse in der Informatik, wie z.B. Hochvolumige Datenspeicherung und -verarbeitung, Hochleistungsrechnen oder Bereitstellung.

Wünschenswert auf Senior-Ebene:

• Mehr als 5 Jahre berufliche oder akademische Erfahrung im maschinellen Lernen.
• Erfahrung in der Festlegung von Richtungen in Forschungsprojekten im Bereich maschinelles Lernen.
• Erfahrung und Wunsch, Kollegen zu betreuen.
• Erfahrung in der Projektleitung oder Teamführung.
• Erfahrung in der Umsetzung von Forschungsarbeiten im Bereich maschinelles Lernen in die Produktion.