Staff/Principal AI Scientist – Virtual Tissue

🕒 vor 2 Monaten

☕ Washington – Remote

☕ Washington – Remote

💵 $238.000 - $375.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🧠 KI-Forscher

👻 Geisterscore 29%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Absci

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2011

🧬 Biotechnologie

🤖 Künstliche Intelligenz

💊 Pharmazie

Biotechnology • Artificial Intelligence • Pharmaceuticals

Absci ist ein Biotechnologieunternehmen, das generative künstliche Intelligenz zusammen mit der Validierung im Nasslabor einsetzt, um de-novo-Biologika, hauptsächlich Antikörper, zu entwerfen. Ihre integrierte KI-Drug-Creation-Plattform führt Datengenerierung, Modelltraining, de-novo-Design, multiparametrische Lead-Optimierung und KI-unterstützte Zielentdeckung (unter Verwendung der reversen Immunologie) durch, um neuartige Antikörper/Ziel-Paare zu entdecken und IND-fähige Studien zu beschleunigen. Absci fördert interne und partnerbasierte therapeutische Programme – wie ABS-201, ein entworfener Antikörper, der Prolaktinrezeptoren für androgenetische Alopezie ins Visier nimmt – und betont schnelle iterative Zyklen zwischen KI und Laborarbeit, um die Entdeckung von Biologika zu beschleunigen.

Beschreibung

• Develop, adapt, and deploy deep learning models predicting intra- and intercellular signaling effects of potential therapeutic interventions • Develop data sourcing strategies to train and validate virtual tissue models • Collaborate with Disease Biologists, Structural Biologists, Computational Biologists, and Wet Lab scientists to define and address indication-specific problems • Develop in silico and in vitro validation approaches to improve design and evaluation methodologies • Communicate and present experimental results to diverse audiences, driving informed decision-making and program progression • Deliver and publish high-impact research advancing AI-guided antibody therapeutic discovery • Coach and mentor other Scientists and Engineers • Influence the AI team's research agenda and set strategic direction across the organization

🎯 Anforderungen

• PhD or equivalent experience in Machine Learning, Computer Science, Computational Biology, Computational Chemistry, Biophysics, or a related field • 6+ years of experience (Staff) or 8+ years of experience (Principal) • Strong background in several of: biological world models, mathematical biology, systems biology, disease biology, computational biology/multi-omics, experiment design to generate and/or handling intra- and intercellular perturbation datasets • Fluency in Python and PyTorch • Expertise in large-scale model architecture design and training • Mastery of proper scoring rules, validation metrics for highly imbalanced biological datasets, and active learning paradigms • Demonstrated ability to work collaboratively in an ambitious, fast-paced, interdisciplinary environment • Demonstrated experience presenting complex technical work to diverse audiences • Strong publication record in respected, high-impact journals and conferences • Legal authorization to work in the United States is required

🏖️ Vorteile

• Offers equity • Offers bonus • Access to industry-leading compute resources • Own Wet Lab for rapid design > build > test > learn cycles • Opportunity to see work translated into therapeutic impact for patients • Remote work, with option to work onsite at the New York City office or Vancouver, WA headquarters if within commuting distance

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