Genomics Researcher - Fully Remote | Upto $100/hr

О позиции

Компания Mercor связывает выдающихся технических специалистов с ведущими AI-исследовательскими лабораториями. Мы создаём сложные вычислительные задачи для тестирования искусственного интеллекта на реальных научных данных. Проект требует независимой работы и глубоких знаний в области вычислительной биологии.

Чем заниматься

• Разрабатывать сложные вычислительные задачи для тестирования AI-систем с использованием научного ПО
• Создавать задачи, требующие профессиональной работы со специализированным программным обеспечением (scanpy, scvelo, squidpy, gudhi)
• Оценивать и улучшать задачи через циклы тестирования против современных AI-моделей
• Разрабатывать задачи для стратегического планирования экспериментов и запросов для выявления скрытых данных
• Независимо дорабатывать дизайн задач на основе обратной связи и улучшать производительность AI-моделей

Что ждут

• Образование на уровне магистра или PhD в соответствующей STEM-области, либо эквивалентный исследовательский опыт
• Подтверждённая экспертиза в использовании научного программного обеспечения по публикациям или профессиональному опыту
• Отличные навыки Python для написания установок задач и валидаторов решений
• Способность работать самостоятельно и дорабатывать дизайн на основе обратной связи
• Удобство работы в среде Linux/terminal с удалёнными вычислительными песочницами

Будет плюсом

• Опыт работы в нескольких областях из списка инструментов
• Знакомство с дизайном бенчмарков или оценки
• Опыт в научном преподавании или разработке учебных заданий
• Опыт с воспроизводимостью научных исследований и контейнеризированными средами

Условия

• Полностью удалённая работа
• Гибкий график 15–20 часов в неделю
• Проектная работа с ведущими AI-лабораториями
• Возможность работать с реальными научными данными
• Работа с современными инструментами биоинформатики

Навыки

• Python
• Bioinformatics
• Genomics
• Single-cell RNA sequencing
• Linux
• Command Line Interface
• Computational Biology
• Data Analysis
• Machine Learning
• Scientific Computing
• Containerization
• Docker

Могут спросить на собеседовании

1. Какой ваш опыт работы с библиотеками для анализа одноячейочных данных, такими как scanpy или scvelo?
2. Расскажите о задаче, которую вы создавали для тестирования ML/AI-модели, и как вы её проектировали.
3. Как вы обеспечиваете воспроизводимость ваших вычислительных исследований?
4. Опишите ситуацию, когда вы работали в изолированной Linux-среде с удалённым доступом. С какими вызовами это сопряжено?