Tổng quan công việc và trách nhiệm
- Thiết kế và duy trì các quy trình dữ liệu từ đầu đến cuối để thu thập, làm sạch, tăng cường và phiên bản hóa các tập dữ liệu phân tử và kiểu hình quy mô lớn.
- Tự động hóa các mô phỏng docking với thông lượng cao; trích xuất, đặc trưng hóa và biên soạn các tư thế docking và điểm số liên kết cho các mô hình tiếp theo.
- Nghiên cứu, tạo mẫu và triển khai các mô hình dựa trên mạng nơ-ron đồ thị và transformer để dự đoán tính chất phân tử, tối ưu hóa dẫn và sàng lọc ảo.
- Phát triển và tích hợp các quy trình học bán giám sát và học chủ động để tối đa hóa thông tin từ các nhãn thực nghiệm hạn chế.
- Thiết lập các khung đánh giá và tiêu chuẩn; phân tích các chỉ số hiệu suất (ví dụ: ROC-AUC, yếu tố làm giàu) và lặp lại các kiến trúc mô hình để cải thiện độ chính xác và độ bền.
- Hợp tác chặt chẽ với các nhà hóa học, sinh học và kỹ sư phần mềm để tích hợp các giải pháp học máy vào nền tảng khám phá của NYB, đảm bảo tính tái sản xuất, khả năng mở rộng (đào tạo phân tán/GPU) và mã nguồn dễ bảo trì.
- Truyền đạt kết quả và phương pháp trong các cuộc họp nhóm, báo cáo nội bộ và thông qua các ấn phẩm hoặc bài trình bày hội nghị bên ngoài.
Kỹ năng và kinh nghiệm yêu cầu
- Giáo dục & Nghiên cứu: • Tiến sĩ hoặc kinh nghiệm sau tiến sĩ tương đương trong Khoa học Máy tính, Sinh học Tính toán, Tin sinh học hoặc một lĩnh vực liên quan, với hồ sơ xuất bản mạnh mẽ.
- Chuyên môn kỹ thuật: • Ít nhất 5+ năm kinh nghiệm trong AI/ML • Thành thạo Python và các khung học máy (PyTorch, TensorFlow hoặc JAX); có kinh nghiệm với các thư viện đồ thị (DGL hoặc PyG) và bộ công cụ transformer (Hugging Face). • Có kinh nghiệm thực hành với RDKit (tin sinh học) và phần mềm docking phân tử (ví dụ: AutoDock Vina, Glide). • Quen thuộc với các kỹ thuật bán giám sát (điều chỉnh tính nhất quán, gán nhãn giả) và kiến trúc tự chú ý.
- Cơ sở hạ tầng & Quy mô: Kinh nghiệm với các nền tảng đám mây (AWS/GCP), đóng gói (Docker/Kubernetes), và đào tạo phân tán trên các cụm multi-GPU.
- Cơ sở phân tích: Nền tảng vững chắc về thống kê, tối ưu hóa và thiết kế thí nghiệm; khả năng chuyển đổi các câu hỏi sinh học thành các vấn đề học máy.
- Hợp tác & Giao tiếp: Kỹ năng viết và nói xuất sắc; khả năng làm việc hiệu quả trong môi trường năng động.
Kỹ năng và kinh nghiệm ưu tiên
- Các đóng góp cho các công cụ ML mã nguồn mở; kinh nghiệm trong mô hình hóa phân tử sinh ra; lãnh đạo hoặc hướng dẫn các nhà nghiên cứu trẻ.
- Kinh nghiệm làm việc với các dự án/dữ liệu genomics hoặc omics (ví dụ: RNA-seq, WGS, tế bào đơn), bao gồm quen thuộc với các công cụ và thư viện genomics phổ biến (Bioconductor, scikit-allel, hoặc tương tự).
Tại sao ứng viên nên ứng tuyển vị trí này
- Mức lương cạnh tranh
- Nơi làm việc: Vị trí này tại văn phòng Hà Nội của chúng tôi, nằm trong khu phố cổ sôi động.
- Xây dựng mạng lưới chuyên nghiệp thông qua hợp tác với các công ty dược phẩm, các nhà lãnh đạo ngành và các chuyên gia học thuật.
- Làm việc trong các dự án có ảnh hưởng giải quyết các thách thức quan trọng trong phát hiện thuốc và chăm sóc sức khỏe.
- Chúng tôi cung cấp một môi trường năng động, nhanh chóng và hợp tác nơi giải quyết vấn đề và tính linh hoạt là cốt lõi của những gì chúng tôi làm. Cùng với mức lương cạnh tranh, chúng tôi xây dựng một văn hóa coi trọng tham vọng, tự tin và khiêm tốn, liên tục đẩy giới hạn của đổi mới. Nếu bạn hào hứng với việc làm việc trong một công ty công nghệ trẻ, tài năng và muốn khám phá thế giới AI và dược phẩm, chúng tôi khuyến khích bạn nộp đơn.
Báo cáo cho
CTO (tại Việt Nam) và các Giáo sư, Chuyên gia (tại Singapore)
Quy trình phỏng vấn
3 vòng: Vòng đầu tiên, Vòng kỹ thuật, Vòng cuối
Địa điểm làm việc
82 Thợ Nhuộm, phường Trần Hưng Đạo, Hà Nội
Nanyang Biologics
Số 38, Ngõ 89, Đường Vũ Đức Thận, Phường Việt Hưng, Quận Long Biên, Thành phố Hà Nội, Việt Nam
Team size
25-99
Working hours
9:00 AM - 5:00 PM, Thứ 2 - Thứ 6
Nanyang Biologics is a leading biopharma in Singapore developing novel therapeutics and nutraceuticals for cancer and chronic diseases. NYB is a biotechnology company leveraging AI to revolutionize drug discovery and develop innovative therapeutics inspired by nature. Through advancing AI-driven solutions in the pharmaceutical industry, we address the complex and costly challenges of discovering effective treatments for difficult diseases.
We partner with industry leaders, innovators, and researchers, leveraging cutting-edge technology and scientific expertise to streamline drug discovery, reduce development timelines, and deliver impactful solutions that make a difference on a global scale.
X