Research Scientist, Life Sciences

생명과학 워크플로우를 실행하는 agentic tools 및 integrations 구축, 생물학 태스크용 평가 벤치마크 설계 및 개발, product/design 팀과 협업해 기능 범위 설정·프로토타입·출시, 바이오텍·제약·학계 사용자와 협업해 워크플로우 이해 및 피드백 반영, biology product surface를 위한 engineering infrastructure 구축 및 유지, 생물학 도메인 지식을 제품 요구사항과 평가 기준으로 변환해 모델 개선에 연결.

필수: 계산생물학/바이오인포매틱스/단백질 ML/유전체학 등 생물학적 문제에 ML과 소프트웨어 엔지니어링을 적용한 경험, 바이오텍·제약·학계에서의 연구 또는 개발 경험, production-quality Python 및 대규모 코드베이스/인프라 운영 역량, LLMs 또는 기타 딥러닝 모델 학습·파인튜닝 경험, 생물학자가 실제 사용하는 도구/파이프라인을 배포한 경험, 모호한 문제를 정의하고 빠르게 반복하는 역량, 독립성과 협업 능력, 윤리적 기준을 지키며 AI를 활용해 과학 발견을 가속하려는 의지. 우대: 5년 이상 관련 경험, 박사 학위(계산생물학·바이오인포매틱스·바이오엔지니어링·CS 등) 또는 동등한 실무 경험, LLM post-training(RLHF, RL from verifiable rewards, SFT data curation, eval-driven development) 경험, 치료제 발견 파이프라인(target identification, lead optimization, ADMET, clinical data analysis) 경험, bioinformatics tooling/파이프라인(sequence analysis, structure prediction, single-cell, variant calling 등) 경험, agentic systems/tool-use environments 구축 경험, ML for biology 논문 또는 오픈소스 기여, UniProt/PDB/Ensembl/NCBI 등 생물학 데이터베이스 이해.