التدريب الداخلي AI / ML Engineers، Biomedical AI
في GSK ، نحن نعمل بنشاط على بناء مستقبل تمكننا فيه أحدث البرامج والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) من تطوير برامج جديدة.
العلاجات والأدوية الشخصية التي تؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى بتكلفة منخفضة مع آثار جانبية أقل.
إنه هدف طموح يتطلب تطوير حلول تعتمد على البيانات في طليعة هندسة البرمجيات ، والأتمتة ، والطب الحيوي ، وتعلم الآلة
والذكاء الاصطناعي. إذا كان هذا يثيرك ، فنحن نحب الدردشة.
لمساعدتنا في جعل هذا المستقبل حقيقة واقعة ، نبحث عن متدرب AI / ML لفترة ثابتة تتراوح من 3 إلى 6 أشهر والتي تحرص على العمل على تطوير الجيل التالي من الخدمات الطبية
نماذج التنبؤ لمعالجة التحديات المفتوحة في اكتشاف وتطوير الأدوية الخارقة الجديدة.
تم بناء فريق الذكاء الاصطناعي في الطب الحيوي على مبادئ الملكية والمساءلة والتطوير المستمر والتعاون.
نقوم بالتوظيف على المدى الطويل ، ولدينا الحافز لجعل هذا مكانًا رائعًا للعمل.
سيلتزم قادتنا بحياتك المهنية وتطورك منذ اليوم الأول.
نحن نشجع بقوة الطلبات المقدمة من الأشخاص ذوي الخلفيات ووجهات النظر المتنوعة والممثلة تمثيلا ناقصا.
سوف تفعلها
- تصميم وتنفيذ أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لمواجهة التحديات المفتوحة في مجال الرعاية الصحية.
- قدم كودًا قويًا ومختبرًا وعالي الأداء في بيئة تطوير رشيقة.
- الاتصال بالخبراء في طب الأحياء والتجارب لضمان حلول مناسبة للغرض.
نحن نبحث عن
- دراسات مستمرة في تخصص كمي أو هندسي (على سبيل المثال ، علوم الكمبيوتر ، وعلم الأحياء الحسابي ، والمعلوماتية الحيوية ، والهندسة ، وغيرها)
- أثبتت خبرة البرمجة في Python وفي تطوير وتقديم حلول برمجية قوية.
- المعرفة الأساسية لأدوات وممارسات تطوير البرمجيات الحديثة (الأطر الرشيقة).
- الفهم الأساسي لإطار عمل رئيسي واحد على الأقل للتعلم العميق (PyTorch ، TensorFlow).
- المعرفة الأساسية بأفضل ممارسات هندسة البرمجيات.
- الخلفية أو الاهتمام بالبيولوجيا أو الطب ميزة إضافية ولكنها ليست مطلوبة.
- الطلاقة في اللغة الإنجليزية. معرفة اللغة الألمانية غير مطلوب لهذا المنصب.
بالإضافة إلى ذلك ، سيكون من الجيد إذا أحضرت
- خبرة ذات صلة في تصميم وتطوير ونشر برامج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة.
- الإلمام بمبادئ التعلم الآلي وأساليب النمذجة الحديثة.
- مساهمات في مشاريع مفتوحة المصدر ذات صلة.
- المعرفة أو الاهتمام ببيولوجيا الأمراض والبيولوجيا الجزيئية والطب.
- خبرة في العمل مع البيانات الطبية الحيوية (على سبيل المثال ، الجينوميات ، النسخ ، البروتينات ، السجلات الصحية الإلكترونية ، الصور السريرية.