Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Staff Scientist

principaloffice125,000 USD · период не указанBethesda MDСкор 83/100сегодня
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
airflowawsazureci/cdclouddockergcphuggingfacelinuxmlopspythonpytorch
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Overview Black Canyon Consulting is seeking a Staff Scientist to work with a Principal Investigatory in the National Institutes of Health at the National Library of Medicine to support the development of high-fidelity artificial intelligence models designed to decode the functional landscape of the human and mouse genomes. This effort will leverage Telomere-to-Telomere (T2T) reference assemblies to advance understanding of gene regulation, particularly within complex and repetitive genomic regions. This position requires a unique combination of computational genomics expertise, machine learning proficiency, and scalable software engineering capabilities to support large-scale data integration and model development. Responsibilities Lead the design, development, and implementation of AI-driven models for gene regulation analysis Architect and scale a TREDNet-based framework for cloud-native execution Optimize models for distributed, multi-GPU training environments Integrate and analyze large-scale genomic and epigenomic datasets, including: ENCODE / modENCODE NIH Roadmap Epigenomics UCSC Genome Database Apply AI methodologies to functionally annotate repetitive genomic regions, including centromeres and telomeres Develop and maintain scalable, containerized pipelines using Docker and/or Singularity Implement MLOps best practices, including experiment tracking, model versioning, and reproducibility Deploy and manage workflows in cloud environments (AWS, GCP, or Azure) Collabora
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs