PostEra (YC W20) Is Hiring AI Researchers for Drug Discovery

Lever 채용 공고 "Machine Learning Researcher - Agentic Science"를 옮겼어요(지원 절차 등 끝부분은 생략했어요).

회사 소개

PostEra는 'AI 우선 바이오텍'이에요. 의약화학용 AI 플랫폼 Proton으로 신약 발견을 가속해요.

• 여성 건강·난임 중심 내부 파이프라인을 운영하고, Proton으로 PMOS와 난임 분야 임상 후보 여러 개를 지명했어요.
• 제약사와 협업으로 저분자 프로그램도 진행하며, Pfizer·Amgen과의 다년 계약 4건을 포함해 10억 달러 이상 AI 파트너십을 맺었어요.
• NIH 역사상 최대급 연구비로 팬데믹 대비 항바이러스 신약 센터를 이끌어요.
• 조직 구조는 의도적으로 최소화했고, 개인 성과를 보상과 승진으로 인정하는 문화를 강조해요.

역할

에이전트 시스템으로 생화학·생리 과정의 기계론적 모델 개발을 자동화하고, 표적 검증을 위한 생물학 데이터를 분석하는 '에이전트 연구' 분야를 만드는 자리예요. 화학자·생물학자와 긴밀히 일하며 이 모델로 신약 결정을 이끌어요.

적은 라벨 데이터로 새 문제에 빠르게 적응하는 ML 방법도 개발해요. 특히 분자·표(tabular) 데이터 인컨텍스트 학습과 PostEra 자체 멀티모달 데이터로 파운데이션 모델을 만드는 게 중점이에요. 어떤 과거 사례가 관련 있는지 판단하고, 전이가 도움이 될 때와 해가 될 때를 정량화하고, 분포 이동에서도 믿을 만한 예측을 내야 해요. 과제 정의부터 데이터셋·평가 구성, 베이스라인, 학습·확장, 절제 실험, 실제 도구화까지 연구 전 과정을 맡아요. 신약 개발 경험은 필수가 아니에요.

주요 업무

• 화학·생물학 에이전트 연구와 벤치마크
• 인컨텍스트 학습, 퓨샷 적응, 표 파운데이션 모델, 분자 ML 연구 주도
• 새 assay·표적·화학 계열에 적응하는 분자 인컨텍스트 학습
• 편향 요인을 분리한 엄밀한 벤치마킹
• 효능 모델링, ADME 예측, 선택성, 선도물질 최적화, 초기 임상 설계와 연결하는 협업
• 재현 가능한 연구 코드와 논문 발표

자격 요건

ML 박사 또는 새 ML 방법을 개발한 STEM 연구 박사, 논문·오픈소스 실적, 과학용 에이전트 워크플로·인컨텍스트 학습·표 학습·퓨샷 학습 중 하나 이상의 전문성, PyTorch나 JAX 실무 경험, 모호한 과학 문제를 잘 정의된 ML 프로젝트로 바꾸는 능력을 요구해요.