
À propos de Valence Labs
Valence Labs est le moteur de recherche de pointe en IA de Recursion. Nous dirigeons des programmes de recherche à fort impact conçus pour accroître concrètement la capacité de Recursion à découvrir et à développer des médicaments pour des maladies complexes. Notre équipe équilibre le pragmatisme à court terme avec une vision à long terme de l'évolution du domaine dans les 3 à 5 prochaines années, en incubant, concevant et commercialisant les approches qui, selon nous, vont définir l'avenir de la découverte de médicaments.
Notre travail est guidé par l'optimisme, le sens des responsabilités et une vision commune d'un avenir plus sain. Nous publions dans les plus grandes revues et conférences, contribuons à la science ouverte et collaborons avec certaines des communautés de recherche en IA pour la découverte de médicaments les plus actives internationalement. Nos équipes sont basées à Londres et à Montréal, avec des liens profonds avec Mila, le plus grand institut de recherche en apprentissage profond au monde.
À propos du rôle
Nous recherchons un chercheur ou une chercheuse scientifique possédant un profil hybride entre la recherche et l'ingénierie pour rejoindre notre équipe. Dans ce rôle, vous serez à l'avant-garde du développement d'architectures génératives et de modèles de fondation qui ancrent l'apprentissage automatique dans la découverte biologique réelle.
Le profil recherché possède la plupart des qualifications suivantes :
Il s'agit d'un poste hybride basé au bureau. Nous recrutons pour ce rôle à Montréal (Canada) OU à Londres (Royaume-Uni) Les employé·e·s doivent être présent·e·s au bureau au moins 50 % du temps.
La rémunération globale est concurrentielle et adaptée aux compétences et à l’expérience exigées pour ce poste. En plus du salaire de base, vous serez admissible à un boni annuel et une rémunération en actions et un programme complet d’avantages sociaux.
#LI-EP1

Valence Labs is Recursion’s AI research engine. Leveraging the full power of Recursion’s platform, data, and computing infrastructure, we develop new ways to predict, explain, and ultimately decode biology.