Staff/Principal AI Scientist – Virtual Tissue

🕒 il y a 2 mois

☕ Washington – Distant

☕ Washington – Remote

💵 $238 000 - $375 000 / an

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

🧠 Chercheur en IA

👻 Score fantôme 29%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Absci

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51 - 200 employés

Fondée en 2011

🧬 Biotechnologie

🤖 Intelligence artificielle

💊 Pharmaceutique

Biotechnology • Artificial Intelligence • Pharmaceuticals

Absci est une entreprise de biotechnologie qui utilise l'intelligence artificielle générative combinée à la validation en laboratoire humide pour concevoir de novo des biologiques, principalement des anticorps. Sa plateforme intégrée de création de médicaments par IA effectue la génération de données, l'entraînement de modèles, la conception de novo, l'optimisation de candidats multi-paramétriques, et la découverte de cibles assistée par IA (en utilisant l'immunologie inverse) pour découvrir de nouvelles paires anticorps/cibles et accélérer les études permettant de soutenir les demandes d'IND. Absci fait progresser des programmes thérapeutiques internes et en partenariat, tels que l'ABS-201, un anticorps conçu ciblant les récepteurs de la prolactine pour l'alopécie androgénétique, et met l'accent sur les cycles itératifs rapides entre l'IA et le travail de laboratoire pour raccourcir les délais de découverte de biologiques.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

🏖️ Avantages

• 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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