Retour a l'aperçu
Visible aujourd'hui sur IKONSNouveauPopulaire
BelgiqueHybrideHeures a convenir<3mois
À propos de la mission. Une entreprise de recherche et développement de premier plan recherche un scientifique postdoctoral en IA multimodale pour la découverte biomédicale. Ce rôle contribue à la découverte de médicaments basée sur l'IA/ML au sein d'une organisation multidisciplinaire qui développe des solutions innovantes utilisant diverses données biomédicales.
Le candidat idéal combinera une solide expertise en IA/ML avec une compréhension approfondie des systèmes biologiques et un engagement à faire progresser la découverte scientifique basée sur l'IA.
Ce que vous faites
- Développer et évaluer des méthodes d'IA/ML multimodales, y compris des modèles fondamentaux, des modèles prédictifs et des approches génératives, pour diverses données biologiques telles que l'imagerie à haut contenu, la transcriptomique, la protéomique, les structures moléculaires, les essais précliniques et cliniques, la littérature scientifique et les bases de connaissances.
- Concevoir des approches computationnelles qui génèrent des hypothèses biologiquement significatives, informent la conception expérimentale, identifient les mécanismes de la maladie et soutiennent la priorisation des cibles ou des composés.
- Collaborer avec des biologistes, des chimistes, des biologistes computationnels, des biostatisticiens, des scientifiques en IA/ML et des scientifiques des données pour traduire les questions scientifiques en solutions d'IA évolutives.
- Développer des flux de travail qui intègrent des sources de preuves hétérogènes et soutiennent une prise de décision scientifique rigoureuse et transparente.
- Contribuer aux plateformes d'IA réutilisables, aux outils logiciels et aux fondations de données qui permettent des applications d'IA biomédicales à l'échelle de l'entreprise.
- Développer des stratégies d'évaluation robustes, établir des bases solides et évaluer la généralisabilité, l'interprétabilité et la pertinence biologique des modèles.
- Diriger des activités de recherche de bout en bout, y compris la conception d'études, le codage pratique, le développement et l'évaluation de modèles, la documentation technique, le rapport d'avancement et la communication des résultats.
- Documenter et diffuser les résultats de la recherche en interne et en externe, y compris par le biais de publications dans des lieux d'IA, de biologie computationnelle et de bioinformatique de premier plan.
Profil
- Doctorat en biologie computationnelle, bioinformatique, informatique, génie biomédical, mathématiques appliquées, statistiques, génie électrique ou un domaine quantitatif connexe.
- Solide expertise en apprentissage automatique, apprentissage profond, modélisation fondamentale ou domaines connexes.
- Expérience démontrée dans le développement et l'évaluation de méthodes d'apprentissage automatique pour des applications scientifiques ou biomédicales.
- Expérience pratique avec Python et les frameworks et outils d'IA/ML modernes, tels que PyTorch, JAX, Hugging Face, le contrôle de version basé sur Git, Docker, Kubernetes ou des technologies équivalentes.
- Connaissance pratique de la biologie moléculaire et cellulaire, de la génétique, de la biologie des maladies ou de la découverte de médicaments, avec la capacité de relier les résultats computationnels à l'interprétation biologique et au contexte expérimental.
- Expérience dans l'analyse d'au moins une modalité biomédicale, telle que la transcriptomique, la protéomique, l'omique unicellulaire, l'imagerie à haut contenu, l'imagerie tissulaire, la biologie spatiale ou d'autres données biologiques de haute dimension.
- Capacité à travailler efficacement au sein d'équipes multidisciplinaires et à communiquer des résultats analytiques complexes aux parties prenantes techniques et scientifiques.
- Solides compétences en communication scientifique, avec la capacité de présenter clairement des méthodes et des résultats complexes à des publics techniques et scientifiques.
Préférences.
- Expérience dans le développement de systèmes d'apprentissage multimodal qui intègrent deux ou plusieurs modalités de données biologiques.
- Expérience avec les modèles fondamentaux multimodaux, l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage contrastif ou la modélisation générative.
- Expérience dans la conception d'agents IA, de systèmes multi-agents ou de flux de travail agentiques qui soutiennent le raisonnement scientifique, la génération d'hypothèses ou la planification expérimentale.
- Familiarité avec la génération augmentée par récupération, les copilotes scientifiques ou les systèmes de recherche autonomes qui compilent des preuves à partir de la littérature biomédicale, des bases de données, des graphes de connaissances et des données expérimentales.
- Expérience dans le soutien des activités de R&D pharmaceutique telles que l'identification de cibles, la compréhension des mécanismes d'action, la découverte de biomarqueurs, la recherche translationnelle, la caractérisation de composés ou la médecine de précision.
- Expérience dans le développement de logiciels de recherche reproductibles ou la contribution à des plateformes d'IA/ML partagées.
Comment postuler
Consultez le texte complet de la mission et les informations de candidature des que votre candidature sur mesure est prete.
Commandez une candidature sur mesure pour consulter la mission complete et les informations de candidature.
Plus de contexte, moins d'heures de recherche dispersees.
Vous recevez juste assez de contexte pour evaluer si cette mission est interessante. Le briefing complet, les details client et les prochaines etapes restent disponibles dans l'app.