Senior Applied AI/ML Scientist

NobleAI ist eine wissenschaftsbasierte KI-Plattform, die komplexe Systeme vorhersagt und Unternehmen dabei hilft, Entdeckungen zu beschleunigen, die Produkt- und Anlagenleistung zu verbessern und messbare kommerzielle Ergebnisse in den Bereichen Energie, Chemie und Fertigung zu erzielen. NobleAI verwandelt spärliche, multiquellen industrielle Daten in prädiktive Modelle und entscheidungsrelevante Erkenntnisse. Durch die Kombination von Fachwissen in Physik und Chemie mit fortschrittlichem maschinellem Lernen verbessert unsere Plattform die Ressourcenerholung, die Anlagenleistung und die Produktqualität.

Wir bedienen Unternehmen, die auf präzise Formulierungen und Materialzusammensetzungen angewiesen sind, um die Produktleistung, Sicherheit und regulatorische Konformität ihrer chemischen Produkte zu bestimmen. Für diejenigen, die physische Produkte in großem Maßstab herstellen, helfen wir sicherzustellen, dass Zutaten, Materialien und Formulierungen Qualität, Konsistenz, Markteinführungszeit und Gewinnspanne fördern. Unsere Lösungen sind auch für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die Energieprodukte entwickeln oder Energieanlagen verwalten, bei denen Durchsatz, Erholung und betriebliche Zuverlässigkeit direkt Einnahmen und Wirtschaftlichkeit der Anlagen beeinflussen.

Wir suchen einen Applied AI/ML Scientist, der verantwortlich ist für die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens zur Lösung komplexer, realer wissenschaftlicher und industrieller Herausforderungen. In dieser Rolle kombinieren Sie fortschrittliche AI/ML-Ansätze mit Ihrem Fachwissen, um Modelle zu erstellen, die komplexe industrielle Probleme lösen, Prozesse optimieren und reale Durchbrüche erzielen. Sie arbeiten eng mit Fachexperten, Produktteams und Ingenieuren zusammen, um wissenschaftliche Probleme in skalierbare KI-Lösungen zu übersetzen, die messbare Auswirkungen auf das Geschäft und die Kunden haben.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens und tiefen Lernens für wissenschaftliche Anwendungen (z. B. Materialentdeckung, chemische Modellierung, Prozessoptimierung)
• Übersetzung komplexer wissenschaftlicher und geschäftlicher Probleme in handhabbare AI/ML-Rahmenwerke
• Arbeiten mit realen strukturierten und unstrukturierten wissenschaftlichen Daten (z. B. experimentelle, Simulations- und Literaturdaten)
• Aufbau und Pflege von Datenpipelines, Feature-Engineering-Workflows und Modellauswertungsrahmen
• Cross-funktionale Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, Ingenieuren und Produktmanagern zur Bereitstellung produktionsbereiter Lösungen
• Enger Austausch mit Customer Success und kundenorientierten Teams, um die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, Anforderungen in AI/ML-Lösungen zu übersetzen und die erfolgreiche Bereitstellung, Akzeptanz und laufende Optimierung von Modellen in Kundenumgebungen zu unterstützen
• Anwendung von Techniken wie überwachtem/unüberwachtem Lernen, generativen Modellen und Optimierungsalgorithmen
• Beitrag zur Integration von Modellen in skalierbare Softwareplattformen und APIs
• Aktualisierung über Fortschritte in AI/ML und relevanten wissenschaftlichen Bereichen; Bewertung und Anwendung neuer Methoden, wo dies angebracht ist
• Durchführung strategischer Forschung zur Verbesserung der Kerntechnologie von NobleAI
• Klare Kommunikation von Ergebnissen und Modellausgaben an technische und nicht-technische Stakeholder
• Periodische Reisen zu Kundenstandorten und Teilnahme an Branchenveranstaltungen

Anforderungen

• Erforderlich: Ph.D. in Chemie, Physik, Biochemie, Chemieingenieurwesen oder anderen STEM-bezogenen Bereichen
• Abschluss oder Kursarbeit im Bereich Maschinelles Lernen
• Praktische Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen auf reale Probleme in Wissenschaft und Technik
• Starker Hintergrund im maschinellen Lernen: klassische und tiefe Lerntechniken (Beispiele können GNNs, Transformer oder Einbettungstechniken umfassen)
• Starke Erfahrung in Python und zugehörigen ML-Frameworks (Pytorch, Tensorflow, Keras, sklearn usw.)
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe technische Details auf hohem Niveau effektiv zu kommunizieren
• Solides Verständnis von statistischer Modellierung, Optimierung und Algorithmusdesign
• Nachgewiesene Fähigkeit, Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen

Bevorzugt:

• Erfahrung in entweder Repräsentationslernen, geometrischem Lernen, Unsicherheitsquantifizierung oder unüberwachten Lernansätzen
• Erfahrung mit Cloud- oder verteilten Trainingsframeworks (Azure, AWS, GCP) und MLOps-Praktiken
• Erfahrung in wissenschaftlichen Bereichen wie Chemie, Materialwissenschaft oder Physik
• Starke Vertrautheit mit Molekülgenerierung, chemischen Grundmodellen und/oder physikbasiertem ML
• Erfahrung mit generativen KI-Methoden (z. B. Diffusionsmodelle, Flussanpassung, Transformer), die auf wissenschaftliche Probleme angewendet werden

Vorteile

Haben wir erwähnt, dass wir großartige Vergütungen und Leistungen anbieten?

• Top-Gesundheitsleistungen, einschließlich medizinischer, zahnärztlicher, augenärztlicher, Invaliditäts- und Lebensversicherung
• Flexible bezahlte Freizeit und großzügige Feiertage
• Remote-first mit Co-Working-Zugang in Industrious-Büros
• 401(k) mit Arbeitgeberbeitrag
• Aktienpaket
• Grundgehaltsspanne 190.000 - 220.000 USD (je nach Erfahrung und geografischem Standort)
• Leistungsabhängiger Bonusplan