Responsable technique – Systèmes d'IA pour macromolécules

🕒 il y a 1 mois

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Apheris

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11 - 50 employés

Fondée en 2019

🤖 Intelligence artificielle

🧬 Biotechnologie

💊 Pharmaceutique

Artificial Intelligence • Biotechnology • Pharmaceuticals

Apheris est une entreprise spécialisée dans la collaboration sécurisée et conforme des données dans des environnements de données distribués, en particulier pour les entreprises. Les solutions de l'entreprise permettent aux organisations de s'engager dans l'apprentissage fédéré et l'analyse, facilitant la création de modèles sans déplacer de données sensibles, préservant ainsi la confidentialité et la sécurité. Apheris met l'accent sur la fourniture d'une technologie qui permet les écosystèmes de données multipartites et les partenariats, avec un fort accent sur la conformité, notamment dans les industries réglementées comme la pharmacie et la biotechnologie. Leur technologie est approuvée par les grandes entreprises pharmaceutiques pour soutenir les initiatives de découverte de médicaments basées sur l'IA sans compromettre les données propriétaires.

Description

• Diriger des équipes qui conçoivent et livrent des systèmes d'IA fédérés pour macromolécules, en restant opérationnel sur la modélisation d'anticorps, le co-folding, la prédiction de binders et la développabilité • Concevoir et implémenter des applications ML basées sur des modèles fondamentaux biomoléculaires de grande échelle tels que OpenFold, Boltz-2 et ESM • Assurer la livraison de ces travaux conformément aux jalons engagés et garantir que les versions des modèles publiées soient de haute qualité et livrées dans les délais • Transformer des objectifs scientifiques et techniques ambigus en plans, priorités, flux de travail et décisions clairs • Orienter les décisions d'évaluation et s'appuyer sur celles-ci pour produire des livrables destinés aux parties prenantes externes • Identifier dès que possible les risques, bloqueurs, bugs, changements de calendrier et compromis techniques, en proposant des recommandations claires • Faire converger les membres du consortium sur les objectifs, critères d'évaluation, besoins en données, calendriers et attentes de livraison • Travailler avec le produit, l'ingénierie, la recherche et la direction pour garantir que les exigences applicatives façonnent la feuille de route des modèles.

🎯 Exigences

• Doctorat, master ou expérience équivalente dans un domaine pertinent • Au moins 5 ans d'expérience appliquant le Machine Learning à des problèmes scientifiques ou biologiques complexes, idéalement en biologie structurale, ingénierie d'anticorps, découverte de produits biologiques, prédiction de la développabilité, prédiction de binders ou conception de protéines • Expérience pratique avec des systèmes ML modernes en Python et PyTorch • A travaillé avec ou étendu des modèles à grande échelle tels que OpenFold, AlphaFold, Boltz, ESM ou équivalents • Expérience en MLOps ou infrastructure ML, en particulier avec des workflows d'entraînement, d'évaluation ou de déploiement basés sur Kubernetes • Capacité à définir des critères de réussite, valider la qualité des modèles et garantir que les versions ML sont suffisamment robustes pour une utilisation en conditions réelles • A dirigé la livraison de projets ML complexes, notamment en définissant l'orientation technique, en gérant les risques et dépendances et en poussant les équipes vers des versions de haute qualité • À l'aise dans un rôle de player-coach : mentorat des ingénieurs et des scientifiques ML tout en contribuant directement à la modélisation, à l'expérimentation ou à l'architecture lorsque nécessaire • Capacité à collaborer efficacement avec le produit, la recherche, la direction, les clients et les parties prenantes scientifiques pour transformer des exigences ambiguës en plans techniques clairs.

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive sur le marché, incluant des options d'actions virtuelles en phase précoce • Politique remote-first — travaillez là où vous êtes le plus efficace • Budget bien-être, accompagnement santé mentale, budget télétravail, allocation coworking et budget formation • Congés généreux • Journées présentiel au siège de Berlin ou dans un autre lieu européen (3 fois par an) • Équipe de haut niveau axée sur l'exécution, composée de profils expérimentés issus d'organisations leaders