Research Scientist (Machine Learning), Lausanne

Isomorphic Labs wendet sich an die neuesten KI-Technologien, um tiefere wissenschaftliche Erkenntnisse, schnellere Durchbrüche und lebensverändernde Medikamente zu ermöglichen, mit dem Ziel, alle Krankheiten zu lösen.

Die Zukunft wird durch die unglaubliche Kraft des maschinellen Lernens ermöglicht und bereichert. Eine Zukunft, in der Krankheiten eingedämmt oder geheilt werden, beginnend mit einer besseren und schnelleren Arzneimittelentdeckung.

Seien Sie Teil eines interdisziplinären Teams, das bahnbrechende Innovationen vorantreibt und eine bedeutende Rolle dabei spielt, unsere ehrgeizigen Ziele zu erreichen, während Sie Teil einer inspirierenden und kollaborativen Kultur sind.

Über Iso

Isomorphic Labs (IsoLabs) wurde 2021 gegründet, um die menschliche Gesundheit voranzutreiben, indem wir auf dem Nobelpreis-prämierten AlphaFold-System aufbauen und darüber hinaus. Seitdem hat unser interdisziplinäres Team von Experten für Arzneimittelentdeckung und Spezialisten für maschinelles Lernen leistungsstarke neue prädiktive und generative KI-Modelle entwickelt, die die wissenschaftliche Entdeckung in digitaler Geschwindigkeit beschleunigen.

Unser Name stammt aus dem Glauben, dass es eine zugrunde liegende Symmetrie zwischen Biologie und Informationswissenschaft gibt. Durch die Nutzung der leistungsstarken Fähigkeiten von KI können wir komplexe biologische Phänomene modellieren, um neuartige Moleküle zu entwerfen, vorherzusagen, wie Medikamente wirken werden, und innovative Medikamente zu entwickeln, um einige der verheerendsten Krankheiten der Welt zu behandeln und zu heilen.

Wir haben eine weltweit führende Arzneimitteldesign-Engine aufgebaut, die aus KI-Modellen besteht, die in mehreren therapeutischen Bereichen und Arzneimittelmodalitäten arbeiten können. Wir innovieren ständig an der Modellarchitektur und entwickeln modernste Fähigkeiten, um das rationale Arzneimitteldesign voranzutreiben.

Jeden Tag kommen wir mit jedem neuen Durchbruch dem Versprechen der digitalen Biologie näher und erreichen unsere ehrgeizige Mission, eines Tages alle Krankheiten mit Hilfe von KI zu lösen.

Ihr Einfluss

Als Research Scientist im Bereich maschinelles Lernen (ML) spielen Sie eine spannende Rolle beim Aufbau von neuartigen, auf maschinellem Lernen basierenden Modellen und Algorithmen, die unsere Plattform antreiben werden, um die Welt der Arzneimittelentdeckung zu transformieren.

In einer hoch kreativen, dynamischen und interdisziplinären Umgebung arbeiten Sie mit führenden Ingenieuren und Wissenschaftlern zusammen, um bahnbrechende Algorithmen für maschinelles Lernen zu konzipieren, zu entwerfen und zu entwickeln, die neue Modellierungs- und Vorhersagefähigkeiten freisetzen, die für den Erfolg der Organisation entscheidend sein werden. Sie werden auf Ihre bestehende tiefgehende Forschungserfahrung zurückgreifen und von den Menschen um Sie herum lernen, um neuartige Techniken und Ideen auf neu auftretende Probleme in der computergestützten Biologie und Chemie anzuwenden.

Je nach Ihrer Erfahrung:

• Sie werden Projekte erstellen und leiten, die eine Vielzahl von disziplinierten Wissenschaftlern und Ingenieuren zusammenbringen, um einige der ehrgeizigsten Modellierungsprobleme mit Deep Learning zu verfolgen - sowie technische Mentorschaft und Personalmanagement für andere in der ML-Community bei Isomorphic Labs bereitzustellen.
• Sie werden maßgeblich an der Leitung von neuartigen, auf maschinellem Lernen basierenden Forschungsprojekten beteiligt sein, indem Sie die Modelle und Algorithmen entwickeln, die unsere Plattform antreiben werden, um die Welt der Arzneimittelentdeckung zu transformieren.

Was Sie tun werden

• Tragen Sie zu unseren Forschungsrichtungen im Bereich maschinelles Lernen bei, indem Sie Ihr umfangreiches Wissen auf diesem Gebiet nutzen, um weltweit führende ML-Algorithmen auf die Arzneimittelentdeckung anzuwenden.
• Identifizieren und erstellen Sie neuartige ML-Techniken und die erforderlichen Daten zum Trainieren.
• Entwickeln Sie die Architekturen und Trainingsalgorithmen von Modellen für maschinelles Lernen.
• Analysieren und optimieren Sie experimentelle Ergebnisse, um zukünftige experimentelle Richtungen zu informieren.
• Implementieren und skalieren Sie Trainings- und Inferenz-Engineering-Frameworks.
• Berichten und präsentieren Sie Forschungsergebnisse und Entwicklungen klar und effizient, sowohl anderen ML-Wissenschaftlern als auch Wissenschaftlern anderer Disziplinen.
• Iterieren Sie gemeinsam mit Wissenschaftlern und Fachexperten und teilen Sie Ihre eigene Fachkenntnis.
• Schlagen Sie Teamkollaborationen vor und engagieren Sie sich, um ehrgeizige Forschungsziele zu erreichen.
• Stellen Sie technische Mentorschaft und Anleitung für die ML-Forschungsgemeinschaft bereit, beraten Sie zu Projekten und gestalten Sie unseren Forschungsfahrplan basierend auf Ihrer tiefen technischen Expertise.
• Unterstützen Sie andere ML-Forschungswissenschaftler in ihrer Entwicklung.
• Erstellen, leiten und führen Sie ML-Forschungsprojekte durch und fördern Sie kollaborative und vielfältige Teams zur Lösung hochpriorisierter Modellierungsprobleme. Pflegen Sie eine vielfältige und inklusive Forschungskultur.

Fähigkeiten und Qualifikationen

Wesentlich

• PhD oder gleichwertige praktische Erfahrung in einem technischen Bereich.
• Eine nachgewiesene Erfolgsbilanz im Bereich maschinelles Lernen unter Verwendung von Deep-Learning-Techniken, einschließlich der Gestaltung neuer Architekturen, praktischer Experimente, Analysen und Visualisierungen.
• Starkes Wissen in linearer Algebra, Analysis und Statistik.
• Erfahrung mit ML-Frameworks wie JAX, PyTorch oder TensorFlow sowie wissenschaftlicher Software wie NumPy, SciPy oder Pandas.
• Eine Leidenschaft dafür, ML-Forschung auf reale Probleme anzuwenden.
• Je nach Ihrer Erfahrung: Projektaufsicht, Führung oder Management.

Schön zu haben

• PhD im Bereich maschinelles Lernen oder Informatik.
• Relevante Forschungserfahrung für die Position, wie Postdoc-Rollen, eine nachgewiesene Erfolgsbilanz von Veröffentlichungen oder Beiträgen zu Codebasen im Bereich maschinelles Lernen.
• Erfahrung in einer wissenschaftlichen Umgebung über Disziplinen hinweg (insbesondere Biologie, Chemie, Physik).
• Erfahrung mit biologischen oder chemischen Daten und biologischer oder chemischer Software.
• Erfahrung mit realen Datensätzen.
• Erfahrung mit ML auf Beschleunigern.
• Erfahrung in einem der folgenden Bereiche: groß angelegtes Deep Learning, generative Modelle, graphbasierte neuronale Netzwerke, Deep Learning für Arzneimittelentdeckung, Deep Learning für Computer Vision, 3D-Grafik/Robotik, angewandtes RL in der realen Welt.

Kultur und Werte

Wir werden von unseren gemeinsamen Werten geleitet. Es geht nicht darum, Menschen zu finden, die gleich denken und handeln. Diese Werte helfen, unsere Arbeit zu leiten und werden sie weiterhin stärken.

Nachdenklich Nachdenklich bei Iso bedeutet Neugier, Kreativität und Fürsorge. Es geht darum, dass gute Menschen jeden Tag gute, rigorose und zukunftsweisende Wissenschaft betreiben.

Mutig Mutig bei Iso bedeutet Furchtlosigkeit, aber auch Initiative und Integrität. Der Umfang der Herausforderung verlangt nichts weniger.

Entschlossen Entschlossen bei Iso ist der Weg, wie wir unser Ziel verfolgen. Es ist ein Vertrauen in unsere Hypothese sowie die Dringlichkeit und Agilität, die erforderlich sind, um sie zu verwirklichen. Denn Krankheiten warten nicht, also sollten wir es auch nicht.

Gemeinsam Gemeinsam bei Iso bedeutet Verbindung, Zusammenarbeit über Fachgebiete hinweg und katalytische Beziehungen. Es bedeutet zu wissen, dass Transformation ein Gemeinschaftsprojekt ist und sich daran zu erinnern, dass das, was wir tun, einen echten Einfluss auf echte Menschen überall haben wird.

Ein außergewöhnliches Unternehmen schaffen

Wir glauben, dass wir für unseren Erfolg ein Team mit einer Vielzahl von Fähigkeiten und Talenten benötigen. Wir bauen eine Umgebung auf, in der Zusammenarbeit grundlegend ist, Lernen geteilt wird und jeder Mitarbeiter sich unterstützt fühlt und gedeihen kann. Wir schätzen einzigartige Erfahrungen, Wissen, Hintergründe und Perspektiven und nutzen diese Qualitäten, um außergewöhnliche Auswirkungen zu erzielen.

Wir setzen uns für Chancengleichheit bei der Beschäftigung ein, unabhängig von Geschlecht, Rasse, Religion oder Glauben, ethnischer oder nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, häuslichem oder zivilrechtlichem Status, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Schwangerschaft oder verwandten Bedingungen (einschließlich Stillen) oder aus anderen Gründen, die durch geltendes Recht geschützt sind. Wenn Sie eine Behinderung oder zusätzliche Bedürfnisse haben, die eine Anpassung erfordern, lassen Sie es uns bitte wissen.

Hybrides Arbeiten

Es ist uns sehr wichtig, Wissen zu teilen und starke Beziehungen zueinander aufzubauen, und wir finden es einfacher, dies zu tun, wenn wir Zeit miteinander verbringen. Aus diesem Grund folgen wir einem hybriden Modell und würden von Ihnen verlangen, dass Sie an 3 Tagen in der Woche ins Büro kommen (derzeit Dienstag, Mittwoch und ein weiterer Tag, abhängig davon, in welchem Team Sie sind). Wenn Sie zusätzliche Bedürfnisse haben, die es Ihnen erschweren würden, diesem hybriden Ansatz zu folgen, sprechen wir gerne darüber, wenn Sie für ein erstes Vorstellungsgespräch ausgewählt werden.

Bitte beachten Sie, dass Ihre Daten verarbeitet werden, wenn Sie eine Bewerbung einreichen, gemäß unserer Datenschutzrichtlinie.