描述
BenevolentAI成立于2013年，致力于创造和应用AI技术来改变药物的发现和开发方式。BenevolentAI试图通过应用旨在产生更好的数据决策的技术来改善患者的生活，从而降低药物开发成本，降低失败率并提高药物生产速度。该公司已经开发了Benevolent Platform™-BenevolentAI科学家用来发现新方法来治疗疾病和为患者提供个性化药物的发现平台。
BenevolentAI在伦敦设有总部，在英国剑桥设有研究机构，并在纽约和安特卫普设有办事处。从发现到IIb期，BenevolentAI在诸如ALS，帕金森氏病，溃疡性结肠炎和肌肉减少症等疾病领域拥有积极的研发药物计划。
角色
数据科学是BenevolentAI的核心，它将我们庞大而复杂的生物医学数据转化为用于药物发现的有价值的工具。作为数据科学家，您将在多学科团队中工作，运用您的技能来严格理解和评估我们的数据和算法的质量，并建立可靠的统计框架和可视化效果。
BenevolentAI致力于发展多元化和包容性的团队。如果您对职位描述有整体吸引力，即使您在某些领域没有以前的经验，我们也欢迎您申请！我们正在招聘从入门级到首席数据科学家的各种经验的人员。
主要职责
成长并领导一小组数据科学家和/或软件工程师。
实现性能指标的计算和可视化。
与其他功能（AI / ML，生物医学信息学，软件工程，药物发现等）一起使用，以建立适当的数据质量控制，基准和有意义的模型性能指标。
设计和开发评估协议和框架，以测试我们的数据，管道，产品和解决方案的关键成功指标。
我们正在寻找具有...的人
精通至少一种编程语言（首选Python）。
对用于数据策划和分析的统计方法有深刻的了解。
有使用数据科学工具处理和可视化数据（如熊猫，numpy，scikit-learn，matplotlib等）的经验。
在以下至少一个科学领域有良好的了解：
分子生物学，基因组学，化学
以团队为导向，能够在多学科环境中蓬勃发展。
在产品团队中担任数据科学家2年以上的经验。
有领导数据科学团队（正式或非正式）的经验，或在指导和支持下级同事方面有良好记录的经验。
首选（非必需）资格
具有生物学/化学知识，以及使用生物医学数据的经验。
了解制药行业，理想情况下侧重于药物发现。
良好的软件工程实践（例如测试，版本控制等）
了解机器学习和/或分布式系统。
具有数据集成，文本挖掘和/或自然语言处理方面的经验。
