机器学习工程师

公司概述:Terray Therapeutics是一家由人工智能、合成化学、自动化和纳米技术领域的先驱和长期领导者领导的风险投资生物技术公司。我们正在生成专门用于推动药物研发进入信息时代的化学数据，而且我们正在以前所未有的规模和速度进行这项工作。

我们的闭环系统以无与伦比的规模生成精确的化学数据集，与人工智能无缝合作，系统地绘制小分子和疾病原因之间的生化相互作用。虚拟分子设计和实验的迭代循环为人工智能和机器学习模型提供了动力，这反过来又指导了下一个设计周期。借助化学引擎，我们可以每天测量数十亿次相互作用，并随着每个周期变得越来越精确，我们可以回答一系列前所未有的问题，从而获得见解，使我们能够为有需要的患者可预测地开发药物。

职位概要:Terray目前正在寻找一名积极、有创造力、有经验的机器学习工程师。作为我们计算和数据科学(CDS)团队的一员，候选人将负责开发和部署最先进的机器学习模型，这些模型经过数十亿个小分子亲和力/活性数据点的训练，以加速内部药物发现工作。

该职位的核心职责是:

• 在PyTorch/JAX中开发多任务，基于配体的机器学习模型，用于使用2D和3D特征预测小分子性质(亲和力，活性，ADME等)
• 与计算化学家合作，开发基于结构的机器学习模型，用于预测小分子的亲和力和活性
• 与计算化学家和化学信息学科学家合作，开发和测试2D和3D分子嵌入
• 应用深度学习方法，利用分子生成探索组合和非组合/可合成的化学空间
• 开发一个主动学习库设计框架，将预测模型集成到迭代的命中发现平台中
• 开发和部署基于云的解决方案，用于在cpu和gpu上迭代训练大规模机器学习模型
• 开发和部署基于云的解决方案，用于小规模(实时)和大规模(基于事件)的分子性质推断

工作经验及资历:Terray的成功部分得益于亲力亲为的工作环境，每个人都有责任，拥有卓越的愿景，并积极参与业务的成功。泰瑞支持积极的工作环境，让员工感受到参与、认可和创造力。

资格要求:

• 计算机科学，应用数学，计算化学或相关定量领域的学士/硕士/博士学位
• 熟练使用PyTorch和/或JAX
• 高度精通Python和PyData堆栈(numpy, pandas, scipy, scikit-learn等)，以及XGBoost
• 熟悉Linux环境，熟悉数据库语言，熟悉版本控制实践和工具
• 熟悉AWS云资源
• 具有传统机器学习方法(如SVM)，集成方法(如随机森林，梯度增强)以及深度学习方法(如dnn和gnn)的经验
• 具有gpu上可扩展机器学习的经验，包括大型数据集的应用