职位
2024年暑期实习生 - 生化与细胞药理学人工智能
此实习职位位于旧金山南部的现场。
部门概述
生化与细胞药理学（BCP）部门的使命是开发相关的定量生化和细胞测定方法，包括无偏见的表型筛选，以支持基因泰克在生物学和小分子药物发现方面的努力。
在BCP中，表型筛选历来侧重于化合物诱导干扰前后细胞形态的高内容成像。与注释的干扰物相似的形态可以帮助阐明作用机制并指导命中扩展。现在，包括转录组学在内的互补分析模式通常与成像同时进行。然而，用于处理这些多模态数据的机器学习方法仍处于初级阶段。
我们希望开发和应用尖端方法来分析多模态数据，特别关注将深度学习模型应用于成像和转录组学数据。
环境和机会：
• 在生物学、化学和机器学习交叉领域的高效协作研究环境。
• 可以访问高质量的成像数据集、最先进的技术和开创性研究。
• 参与学术界和工业界科学家的研讨会系列。
• 校园式的生活方式，健康的工作与生活平衡。
• 有导师指导的职业发展机会。
主要职责
• 从各种来源筛选、组织和操作成像和转录组学数据
• 实施深度学习框架，实验设计，模型性能/评估以及结果可视化
• 与科学利益相关者合作开发模型并沟通结果/建议
• 主持技术讨论并在内部会议上展示关键发现
项目亮点
• 密集的12周全职（每周40小时）有薪实习。
• 项目开始日期为五月/六月（夏季）
• 提供根据地点确定的津贴，以帮助缓解实习相关费用。
• 拥有具有挑战性和有影响力的业务关键项目。
• 与生物技术行业中最有才华的人合作。
你的要求（必备条件）
必备教育：
• 必须获得学士学位
• 目前正在攻读硕士或博士学位（在校学生）
优选专业：
• 追求计算生物学、生物信息学、化学信息学、生物工程、计算机科学或相关工程或科学领域的学位。
必备技能：
• 应用机器学习经验，并了解深度学习流程
• 强大的Python编程技能
• 出色的分析和解决问题的能力，渴望学习新方法
• 出色的沟通、合作和人际交往能力
优先资格
• 在解决科学问题方面应用AI平台、技术和技术的记录（例如Pytorch、Tensorflow、scikit-learn...）
• 以前使用过Pytorch，并熟悉Weights and Biases等AI开发平台
• 有科学沟通的数据可视化工具的经验
• 热衷于解决技术问题并应用新技术推动科学发现
• 有团队合作和与他人合作解决具有挑战性问题的经验
此职位不提供搬迁福利。
根据该职位在加利福尼亚州的主要地点，预计薪资范围为每小时22.00美元至55.00美元。实际支付将根据经验、资格、地理位置和其他法律允许的与工作相关的因素确定。此职位还有带薪休假福利。
#GNE-R&D-Interns-2024
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