Principal Machine Learning Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Principal ML Engineer в команду Foundation Models группы AI for Drug Discovery (Prescient Design) компании Roche. Задача — инженерия, масштабирование и вывод в продакшн внутренних reasoning LLM и агентных систем для биомолекулярного дизайна и автономных научных процессов.

Задачи

• Архитектура и деплой автономных агентов, использующих инструменты, научные данные и многошаговое рассуждение в задачах drug discovery
• Проектирование продвинутых архитектур памяти агентов и управления контекстом для длительных научных задач
• Построение надёжных интерфейсов между агентами и геномными, химическими и клиническими источниками данных
• Проектирование, построение и оптимизация крупномасштабных распределённых систем обучения и инференса foundation-моделей
• Владение продакшн-кодом на Python/PyTorch, превращающим исследования в enterprise-решения
• Развитие MLOps/AgentOps: трекинг экспериментов, observability и мониторинг, evaluation-харнессы, CI/CD, инфраструктура
• Определение долгосрочного инженерного роадмапа агентных и foundation-моделей AI4DD
• Техническое лидерство и архитектура кросс-функциональных платформ для руководства Genentech
• Совместная работа с ML-учёными и доменными экспертами по переводу научных задач в продакшн-системы

Требования

• BS, MS или PhD в Computer Science, Machine Learning, Engineering или смежной количественной области
• PhD с 5+ годами, MS с 8+ годами или BS с 10+ годами индустриального опыта построения и владения крупномасштабными ML-системами и инфраструктурой end-to-end
• Исключительные навыки программирования на Python и строгие основы software engineering (Git, автоматизированное тестирование, CI/CD, документация, проектирование архитектуры)
• Обширный практический опыт с современными deep learning фреймворками (PyTorch, JAX)
• Опыт деплоя ML-инфраструктуры на AWS или в HPC-средах, включая инструменты распределённого обучения
• Практический опыт проектирования фреймворков оркестрации агентов (например, LangGraph, интеграция инструментов на базе MCP)
• Опыт управления постоянной памятью агентов и построения self-improving циклов
• Сильная мотивация применять frontier AI и агентные технологии в AI for Drug Discovery, биологии и химии

Условия

• Ожидаемая зарплата для основной локации New York: $192,500 - $357,500
• Возможен дискреционный годовой бонус по результатам индивидуальной и компании
• Позиция квалифицируется на бенефиты, детали по ссылке
• Ожидается присутствие на кампусе в соответствии с политикой Roche/Genentech
• Relocation benefits не предоставляются

Навыки

• Python
• PyTorch
• JAX
• AWS
• HPC
• distributed training
• LLM
• agent orchestration
• LangGraph
• MCP
• MLOps
• AgentOps
• CI/CD
• Git
• experiment tracking
• observability
• evaluation harnesses
• LLM serving
• test-time compute
• model routing
• batching
• caching