Explora con nosotros
Somos exploradores, optimistas, científicos, ingenieros, tecnólogos, desarrolladores de fármacos y más, trabajando juntos para marcar una diferencia en la vida de las personas.
Sobre nosotros
En Cellvera estamos comprometidos con la construcción de una cultura y un entorno de trabajo excepcionales en los que pueda prosperar la investigación orientada a resultados a largo plazo.
Nuestro equipo interdisciplinario combina las mejores técnicas de aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo y neurociencia de sistemas para construir algoritmos de aprendizaje de propósito general.
Ya hemos hecho varios avances de alto perfil hacia la construcción de inteligencia artificial general, y tenemos todos los ingredientes para hacer más progresos significativos en los próximos años.
El papel
Como ingeniero en el equipo de simulación de NigoniX, trabajará con los especialistas de clase mundial de AiPharma, ampliando los límites de la simulación física realista. Estarás desarrollando, apoyando y manteniendo la infraestructura de simulación física.
Desarrolle una infraestructura de simulación física avanzada en C, C++ y Python, que incluya computación numérica, API fáciles de investigar, optimización del rendimiento, representación y visualización
colaboró con un equipo estrechamente integrado para mejorar las capacidades de la pila de software, comenzando como miembro del equipo y asumiendo responsabilidades de liderazgo cada vez mayores durante 12 meses.
Colabore con múltiples grupos de investigación en AiPharma y externamente, incluidos varios equipos de investigación.
Realice un seguimiento y administre una base de datos continua de errores, problemas y solicitudes de funciones, con el requisito de una priorización cuidadosa y reflexiva.
Administre proyectos de código abierto con múltiples colaboradores.
Acerca de ti
Calificaciones mínimas:
Antecedentes teóricos a nivel de posgrado de computación numérica, mecánica y geometría:
Computación numérica: propiedades de convergencia y estabilidad de las rutinas de optimización numérica. Buena comprensión de las consideraciones de rendimiento de punto flotante en las CPU actuales.
Mecánica: Mecánica Lagrangiana básica, principios de conservación.
Experiencia en codificación: debe sentirse muy cómodo con C y C ++.
Cierta familiaridad con los simuladores: por ejemplo, Bullet, MuJoCo, PhysX, Vortex, ODE, Havok.
Calificaciones preferidas:
Más antecedentes relevantes para las simulaciones biológicas:
Mecánica: Cinemática mediante álgebra de cuaterniones, Teoría del contacto y el rozamiento, Problemas de complementariedad lineal.
Geometría: Convexidad, detección de colisiones, emisión de rayos, volúmenes que se cruzan, descomposición convexa.
Cálculo numérico: Integración de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias.
Experiencia en codificación:
Experiencia con la escritura de código de simulación de física usted mismo (quizás en una capacidad académica experimental) y / o familiaridad con múltiples simuladores de cuerpo articulado.
Experiencia en portar algoritmos numéricos a GPU.
Participación en proyectos de código abierto.
Aplica para este trabajo