Задачи: — Взять на себя ответственность за существующую AI-платформу для прогнозирования результатов клинических испытаний и разработки лекарств. — Определять задачи прогнозирования, связывать доступные на момент принятия решения данные с последующими результатами и строить программу измерений. — Разрабатывать и сравнивать байесовские, иерархические, статистические, графовые методы обучения, калибровку и другие подходы к моделированию. — Проектировать оценки, учитывающие качество меток, утечку данных, загрязнение, предсказательную производительность и калибровку. — Создавать систему самостоятельно, устанавливать технические приоритеты и нанимать первую техническую команду после финансирования. — Объяснять технический подход, доказательства, ограничения и план развития инвесторам. Требования: — Практический опыт определения оценок и эталонов, включая работу с ненадежными метками и устойчивыми к утечке разбиениями данных. — Сильные знания прикладной статистики, включая калибровку, доверительные интервалы, базовые показатели и работу с шумными или малыми наборами данных. — Широкие знания в области байесовского и иерархического вывода, классической статистики, графового обучения, вероятностных графовых моделей и обученной калибровки. — Опыт создания производственных систем на базе больших языковых моделей (LLM) с оркестрацией агентов, интеграцией инструментов, управлением контекстом и оценкой, ориентированной на регрессию. — Практический технический лидерский опыт, умение ясно общаться с исследователями и инвесторами, аккуратная интерпретация неопределенности и ограничений. — Требуется полная занятость; предпочтение кандидатам из Великобритании или готовым к релокации; возможна удалённая работа для подходящего кандидата. Плюсы: — Опыт работы с биологическими или клиническими данными. — Предыдущий опыт основания компании или работы в передовой AI-компании или AI-for-science. — Наличие исследовательской, программной, открытой инфраструктуры для оценки или бенчмаркинга. Условия: — Доля соучредителя и технический авторитет с первого дня. — Существующая рабочая платформа и опубликованные научные результаты для немедленного начала программы измерений. — Доступ к глобальной сети инвесторов, советников и промышленных партнеров DSV. — Доступ к инструментам, ресурсам и процессам венчурного строительства. — Поддержка после спин-аута в привлечении инвестиций, коммерческих партнерствах, найме и построении команды. Процесс найма: — Отправить резюме, краткую заметку о том, что следует измерить в первую очередь и что может быть неправильно в миссии, а также ссылки на созданные или опубликованные работы. — Заявки должны точно бенчмаркировать результаты, включая базовую линию, разбиение данных и ширину интервала.
Зарплата не указана