LAMBDAZERO – UN ALGORITHMS EXA-INFORMATIQUE À LA RECHERCHE DE MOLÉCULES : PLUSIEURS OFFRES D’EMPLOIS

 

Science :

Bourse en apprentissage avec graphes

Responsabilités : 

• Participer à des brainstorms ; proposer des solutions à la limitation actuelle des méthodes d’apprentissage avec graphes sur les protéines et les médicaments, en particulier le goulot d’étranglement de l’information
• Mettre en oeuvre des solutions dans PyTorch et TorchGeometric
• Collaborer avec Will Hamilton, Jian Tang, Michael Bronstein, Yoshua Bengio et les étudiants

Qualifications privilégiées :

• 1 à 2 ans d’expérience avec PyTorch
• Expérience VEC TorchGeometric, ou autre bibliothèque d’apprentissage avec graphes
• Étudiant au doctorat ou jeune diplômé

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Bourse en apprentissage semi-supervisé

Responsabilités : 

• Participer à des brainstorms ; proposer des solutions à la limitation actuelle des méthodes d’apprentissage de représentations pour les données d’expression génétique. Certains des problèmes importants sont des variables confusionnelles cachées
• Mettre en oeuvre des solutions dans PyTorch
• Collaborer avec Will Hamilton, Jian Tang, Brooks Paige, Charlie Roberts, Yoshua Bengio et les étudiants 

Qualifications privilégiées :

• 1 à 2 ans d’expérience avec PyTorch
• Intérêt pour les protéines/la biologie est très apprécié
• Expérience avec Torch et la mise en oeuvre de VAE, GANs
• Intérêt pour les modèles de causalité 
• Étudiant au doctorat ou jeune diplômé

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Bourse en bio-informatique 

Responsabilités : 

• Participer à des brainstorms ; fournir une expertise en bio-informatique à la discussion ; passer au crible les ensembles de données pertinents ; proposer des solutions pour combiner différentes sources de données d’une manière biologiquement rationnelle
• Mettre en place des solutions avec Python, Pandas, et Numpy
• Collaborer étroitement avec Relation Therapeutics

Qualifications privilégiées :

• 1 à 2 ans d’expérience avec Pyton et Pandas
• Expérience avec les données d’expression des gènes, les scores de synergie des médicaments, les graphes l’interaction des protéines 
• Compréhension de base de l’apprentissage automatique est très apprécié
• Étudiant au doctorat ou jeune diplômé

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Bourse en apprentissage par renforcement

Responsabilités : 

• Participer à des brainstorms ; identifier les limites des algorithmes RL basés sur des modèles lorsqu’ils sont appliqués à des problèmes d’optimisation discrets et proposer des solutions 
• Apprendre/comprendre les méthodes de base en optimisation discrète non convexe pendant le projet
• Apprendre/comprendre les réseaux de neurones à graphes communs (GNN)
• Mettre en oeuvre des solutions en code
• Collaborer avec Doina Precup, Pierre-Luc Bacon, et Yoshua Bengio

Qualifications privilégiées :

• 1 à 2 ans d’expérience dans l’apprentissage par renforcement
• Familiarité avec Ray-RlLib
• Étudiant au doctorat ou jeune diplômé

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Bourse en apprentissage par incertitude

Responsabilités : 

• Concevoir/optimiser les techniques d’acquisition de données à partir d’oracles de fidélité différente ; les oracles estiment l’énergie des molécules ; les bons oracles pourraient coûter 7 ordres de grandeur de plus que les oracles de mauvaise qualité
• Être disposé à apprendre/comprendre la biophysique et les analyses biologiques que nous effectuons
• Participer aux discussions ; proposer et mettre en œuvre de nouvelles idées
• Collaborer avec Brooks Paige, Jose Miguel Hernandez-Lobato, et Yoshua Bengio

Qualifications privilégiées :

• Familiarité avec les modèles d’incertitude IE : ensemble de modèles, régression de la crête bayésienne, décrochage MC, etc.
• Familiarité avec les fonctions d’acquisition Batch-BALD, UCT, Thompson Sampling, Max Value Entropy Search, etc.
• Étudiant au doctorat ou jeune diplômé

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Bourse en mathématiques

Responsabilités : 

• Soutenir les besoins en mathématiques dans un large éventail de projets LambdaZero. Parfois, il s’agit de dériver la fonction de perte ; de comprendre l’explosion du gradient et de dériver les coefficients de normalisation ; de savoir si un certain type de MPNN peut résoudre le test 1-WL
• Collaborer avec tous les professeurs et étudiants sur le projet

Qualifications privilégiées :

• Diplôme de premier cycle en mathématiques, statistiques ou autre domaine pertinent
• Accent mis sur l’excellence académique (solide MPC et/ou travaux publiés)
• Une capacité de réflexion critique qui pourrait nous permettre de passer d’une partie du projet à l’autre, de comprendre rapidement le problème et de communiquer clairement la solution
• Capable de coder des exemples en python/jupyter-notebook
• Étudiant au doctorat ou jeune diplômé

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Ingénierie :

Bourse en calcul distribué

Responsabilités :

• Développer et optimiser la vitesse/performance de calcul de modèles ML à grande échelle exécutés en parallèle sur plusieurs GPU, notamment : algorithmes RL basés sur des modèles, algorithmes de recherche d’hyperparamètres, fonction d’acquisition bayésienne sur de grands ensembles de données
• Continuer à développer nos techniques de recherche automatisée par hyperparamètres
• Documenter rigoureusement votre code
• Examiner les pull requests 

Qualifications privilégiées :

• Expérience avec les modèles multi-GPU
• Expérience avec Project Ray
• Expérience pratique en Facebook/Deepmind/etc/start-up AI

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Bourse d’informatique en nuage

Responsabilités :

• Poursuivre le développement de notre API de cluster AWS à mise à l’échelle automatique existante pour prendre en charge les requêtes des algorithmes RL fonctionnant en temps réel sur un autre serveur
• Développer une API distribuée de stockage de données d’instance S3

Qualifications privilégiées :

• Expérience avec AWS/Azure ou autre environnement nuage

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Bourse algorithmes

Responsabilités :

• Mettre en œuvre les noyaux CUDA, en particulier pour les graphes
• Résoudre des problèmes algorithmiques tels que le chemin le plus court/plus rapide sur un graphe, ou mettre en place une politique de diffusion sur des graphes

Qualifications privilégiées :

• Contributions antérieures au code C++ à l’une des bibliothèques de graphes, comme TorchGeometric ou autre

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Opérations :

Bourse du gestion du développement des affaires

Responsabilités :

• Identifier les possibilités de partenariat

• Développer des relations avec les entreprises pharmaceutiques. Assister à des conférences et des événements scientifiques. Préparer, modifier en fonction des retours d’information et des accords de collaboration étroit
  
• Disponible pour travailler parfois le week-end

Qualifications privilégiées :

• Un diplôme de premier ou de deuxième cycle d’une université de premier plan pourrait être un atout

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La durée initiale d’une bourse est de 1 semestre ou 4 mois. Nous pourrons peut-être offrir un nombre limité de prolongations d’un an en fonction de la réussite du projet et des contributions personnelles.

Nous maximisons la valeur de notre équipe dans son ensemble plutôt que par individu. C’est pourquoi nous recherchons consciemment/activement des ajouts d’équipes provenant d’horizons divers.