H-1BEmpresa con historial de patrocinio ante el gobierno
REG. 9142259
Científico Computacional I/II, Formulaciones de Materia Blanda, Fluidos Complejos
Lila Sciences, Inc.
- Lugar: Cambridge, MA
- Área: Ciências & Pesquisa
- Visa probable: H-1B
- Empleo visto por última vez el 28/7/2026
Científico computacional en Cambridge, MA; empresa con 12 aprobaciones de visa en los últimos 12 meses.
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.
Descripción del empleo
Traducción automática del anuncio original del empleador.
Tu impacto en LILA fue seleccionado/fuerte contacto
Las Ciencias Lila buscan un Científico Computacional I/II, Fórmulas de Materias Suaves - Fluidos Complejos para desarrollar modelos, herramientas y flujos de trabajo que aceleren el descubrimiento en sistemas de materiales blandos líquidos y fluidos. Este papel se centra en fluidos complejos, incluyendo suspensiones coloides, emulsiones, sistemas de surfactantes, soluciones de polímero, refrigerantes y fluidos de transferencia de calor, recubrimientos, tintas y lubricantes.
■p Confeccionará conocimientos de dominio en materia blanda, fluidos complejos, coloides, reología, ciencia interfacial, ciencia de formulación o un área estrechamente relacionada, y aplicará métodos de aprendizaje automático para conectar la composición, microestructura, condiciones de procesamiento y propiedades de fluido a granel. El trabajo abarca retología y comportamiento de flujo, estabilidad de fase, dispersión y agregación, sedimentación, vida útil de estante, comportamiento interfacial y de tejer, tensión superficial, espuma y rendimiento termosfísico.
Identificado Este es un papel ML científico práctico para alguien que puede puentear el contexto de dominio y la ejecución computacional. Desarrollará modelos de estructura-propiedad que vinculan la composición con la microestructura y el comportamiento del fluido a granel, construye flujos de trabajo de aprendizaje activos sobre espacios compositivos continuos, e incorporan acoplamientos de simulación a escala o continuo, como dinámicas moleculares arraigadas, dinámicas de partículas disipantes o ganchos CFD, donde mejora la predicción y toma de decisiones experimentales.
Lo que se construirá lo que se creará
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i) Modelos de aprendizaje automático develop para sistemas de fluidos complejos, incluyendo suspensiones coloidales, emulsiones, sistemas de surfactantes, soluciones de polímeros, refrigerantes y fluidos de transferencia de calor, recubrimientos, tintas y lubricantes.
■li Definir objetivos de modelado de retología, estabilidad de fase, comportamiento de dispersión y agregación, sedimentación, vida útil de estante y rendimiento termofísico para sistemas de formulación de líquidos,
■li Construir modelos de estructura-propiedad que conectan la composición, la microestructura, las condiciones de procesamiento y las propiedades de fluido a granel.
لелиный flujos activos de aprendizaje sobre espacios compositivos continuos que priorizan experimentos de alto valor y decisiones de formulación.
■li Incorporar las salidas de simulación de mesoscale y continuum, como MD de grano grueso, dinámicas de partículas disipantes o características vinculadas con CFD, donde mejoran la predicción o la interpretación.
■li Crear herramientas que ayuden a los científicos a interpretar datos complejos de fluidos y priorizar decisiones de formulación, procesamiento o composición.
■li Colabora con equipos experimentales para alinear modelos con flujos de trabajo de medición, rendimiento de células de formulación, requisitos de rendimiento material y necesidades de desarrollo práctica.
> Comuníquese el comportamiento modelo, la incertidumbre y las recomendaciones a los colaboradores científicos, técnicos y multifuncionales.
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Lo que usted necesita para succedido fue seleccionado/fuerte empinado
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■li Familiaridad con retología, estabilidad de fase, dispersión, agregación, sedimentación, humedecimiento, tensión superficial, espuma, conductividad térmica, capacidad de calor o propiedades de rendimiento de fluidos relacionados.
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■li Capacidad para utilizar simulaciones, teoría, descriptores o comprensión mecanicista para informar las opciones de modelado para sistemas de fluidos complejos.
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■li inteligentePhD en ingeniería química, ciencia de materiales, física, matemáticas aplicadas, ciencia computacional, o un campo relacionado, o grado de maestría con experiencia relevante equivalente.
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- No.
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■li Familiaridad con el aprendizaje activo sobre espacios compositivos continuos o campañas de formulación de alto rendimiento.
■li Experiencia incorporando salidas de simulación de mesoscale o continuum, incluyendo MD de grano grueso, dinámica de partículas disipantes, modelos conectados con CFD o enfoques relacionados, en flujos de trabajo ML.
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■li Experiencia experimental a mano en fluidos complejos, coloides, emulsiones, reología, ciencia interfacial o dominios de formulación de material blando.
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Ofrecemos una compensación de base competitiva con potencial de bonificación y generoso capital de primera etapa. Su oferta final reflejará sus antecedentes, experiencia y impacto esperado.
* Beneficios. Los empleados de tiempo completo reciben un programa de beneficios integrales, incluyendo cobertura médica, dental y de visión; seguro de vida y discapacidad pagado por el empleador; tiempo libre flexible con generosas vacaciones de la empresa; licencia parental pagada; un programa de asistencia educativa; beneficios para el conmutador, incluyendo la participación en bicicleta para empleados de oficina; y un programa de almuerzo subvencionado de la empresa.
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Las ciencias Lila están construyendo Superinteligencia Científica para resolver los mayores desafíos de la humanidad. Creemos que la ciencia es la frontera más inspiradora para la IA. En lugar de un conocimiento experto de codificación dura en herramientas, LILA construye sistemas que pueden aprender por sí mismos.
■p confíaLILA combina modelos avanzados de IA con instrumentos patentados AI Science FactoryTM en un sistema operativo para la ciencia que ejecuta todo el método científico de forma autónoma, acelerando el descubrimiento a velocidad, escala e impacto sin precedentes en la medicina, materiales y energía. Más información en [enlace en el portal]
Guiados por nuestros valores centrales de la verdad, la confianza, la curiosidad, la gracia y la velocidad, nos movemos con la velocidad de puesta en marcha al abordar problemas de importancia histórica. Si esto suena como un ambiente en el que te encantaría trabajar, incluso si no cumples con todas las calificaciones mencionadas anteriormente, te animamos a aplicar.
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Nota a las Agencias realizadas/fuertes
- No. Lila Sciences no acepta curriculum vitae no solicitado de ninguna fuente aparte de los candidatos. La presentación de currículums no solicitados por agencias de contratación o personal a Lila Sciences o sus empleados está estrictamente prohibida a menos que sea contactada directamente por el equipo interno de Adquisición de Talentos de Lila Science. Cualquier curriculum vitae presentado por una agencia en ausencia de un acuerdo firmado se convertirá automáticamente en propiedad de Lila Sciences, y Lila Sciences no debe ninguna remisión u otros honorarios con respecto a él.
Ver el texto original en inglés
<p><strong>Your Impact at LILA</strong></p>
<p>Lila Sciences is seeking a Computational Scientist I/II, Soft Matter Formulations - Complex Fluids to develop models, tools, and workflows that accelerate discovery across liquid and flowable soft material systems. This role focuses on complex fluids, including colloidal suspensions, emulsions, surfactant systems, polymer solutions, coolants and heat-transfer fluids, coatings, inks, and lubricants.</p>
<p>You will bring domain expertise in soft matter, complex fluids, colloids, rheology, interfacial science, formulation science, or a closely related area, and apply machine learning methods to connect composition, microstructure, processing conditions, and bulk fluid properties. The work spans rheology and flow behavior, phase stability, dispersion and aggregation, sedimentation, shelf-life, interfacial and wetting behavior, surface tension, foaming, and thermophysical performance.</p>
<p>This is a hands-on scientific ML role for someone who can bridge domain context and computational execution. You will develop structure-property models linking composition to microstructure and bulk fluid behavior, build active learning workflows over continuous compositional spaces, and incorporate mesoscale or continuum simulation coupling, such as coarse-grained molecular dynamics, dissipative particle dynamics, or CFD hooks, where it improves prediction and experimental decision-making.</p>
<p><strong>What You'll Be Building</strong></p>
<ul>
<li>Develop machine learning models for complex fluid systems, including colloidal suspensions, emulsions, surfactant systems, polymer solutions, coolants and heat-transfer fluids, coatings, inks, and lubricants.</li>
<li>Define modeling targets for rheology, phase stability, dispersion and aggregation behavior, sedimentation, shelf-life, and thermophysical performance for liquid formulation systems,</li>
<li>Build structure-property models that connect composition, microstructure, processing conditions, and bulk fluid properties.</li>
<li>Design active learning workflows over continuous compositional spaces that prioritize high-value experiments and formulation decisions.</li>
<li>Incorporate mesoscale and continuum simulation outputs, such as coarse-grained MD, dissipative particle dynamics, or CFD-linked features, where they improve prediction or interpretation.</li>
<li>Create tools that help scientists interpret complex fluid data and prioritize formulation, processing, or composition decisions.</li>
<li>Partner with experimental teams to align models with measurement workflows, formulation workcell throughput, material performance requirements, and practical development needs.</li>
<li>Communicate model behavior, uncertainty, and recommendations to scientific, engineering, and cross-functional collaborators.</li>
</ul>
<p><strong>What You'll Need to Succeed</strong></p>
<ul>
<li>Experience applying machine learning to scientific, materials-focused, complex fluid, soft matter, or formulation problems.</li>
<li>Domain expertise in colloids, emulsions, surfactants, polymer solutions, rheology, interfacial science, thermophysical fluids, coatings, inks, lubricants, or related fields.</li>
<li>Familiarity with rheology, phase stability, dispersion, aggregation, sedimentation, wetting, surface tension, foaming, thermal conductivity, heat capacity, or related fluid performance properties.</li>
<li>Strong Python skills and experience with modern ML frameworks.</li>
<li>Experience training, evaluating, and improving models using experimental, simulation, or scientific datasets.</li>
<li>Ability to use simulations, theory, descriptors, or mechanistic understanding to inform modeling choices for complex fluid systems.</li>
<li>Strong communication skills with experimental, computational, and cross-functional collaborators.</li>
<li>PhD in chemical engineering, materials science, physics, applied mathematics, computational science, or a related field, or a master’s degree with equivalent relevant experience.</li>
</ul>
<p><strong>Bonus Points For</strong></p>
<ul>
<li>Experience working with experimental data from colloidal suspensions, emulsions, surfactant systems, polymer solutions, coolants, coatings, inks, lubricants, or related liquid formulations.</li>
<li>Experience modeling composition-to-microstructure-to-property relationships for liquid or flowable soft material systems.</li>
<li>Familiarity with active learning over continuous compositional spaces or high-throughput formulation campaigns.</li>
<li>Experience incorporating mesoscale or continuum simulation outputs, including coarse-grained MD, dissipative particle dynamics, CFD-linked models, or related approaches, into ML workflows.</li>
<li>Experience modeling thermophysical fluid properties relevant to coolant or heat-transfer applications.</li>
<li>Hands-on experimental experience in complex fluids, colloids, emulsions, rheology, interfacial science, or soft material formulation domains.</li>
</ul><div class="content-pay-transparency"><div class="pay-input"><div class="description"><p><strong>Compensation</strong></p>
<p>We offer competitive base compensation with bonus potential and generous early-stage equity. Your final offer will reflect your background, expertise, and expected impact.</p>
<p><strong>U.S. Benefits.</strong> Full-time U.S. employees receive a comprehensive benefits program including medical, dental, and vision coverage; employer-paid life and disability insurance; flexible time off with generous company wide holidays; paid parental leave; an educational assistance program; commuter benefits, including bike share memberships for office based employees; and a company subsidized lunch program.</p>
<p><strong>International Benefits.</strong> Full-time employees outside the U.S. receive a comprehensive benefits program tailored to their region. USD salary ranges apply only to U.S.-based positions; international salaries are set to local market.</p></div><div class="title">Expected Base Salary Range</div><div class="pay-range"><span>$118,800</span><span class="divider">—</span><span>$187,000 USD</span></div></div></div><div class="content-conclusion"><p><strong>About LILA</strong></p>
<p>Lila Sciences is building Scientific Superintelligence™ to solve humankind's greatest challenges. We believe science is the most inspiring frontier for AI. Rather than hard-coding expert knowledge into tools, LILA builds systems that can learn for themselves.</p>
<p>LILA combines advanced AI models with proprietary AI Science Factory™ instruments into an operating system for science that executes the entire scientific method autonomously, accelerating discovery at unprecedented speed, scale, and impact across medicine, materials, and energy. Learn more at [enlace en el portal]
<p>Guided by our core values of truth, trust, curiosity, grit, and velocity, we move with startup speed while tackling problems of historic importance. If this sounds like an environment you'd love to work in, even if you don't meet every qualification listed above, we encourage you to apply.</p>
<p><strong>We’re All In</strong></p>
<p>Lila Sciences is committed to equal employment opportunity regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity or Veteran status.</p>
<p>Information you provide during your application process will be handled in accordance with our <a href="[enlace en el portal] Privacy Policy</a>.</p>
<p><strong>A Note to Agencies</strong></p>
<p><em>Lila Sciences does not accept unsolicited resumes from any source other than candidates. The submission of unsolicited resumes by recruitment or staffing agencies to Lila Sciences or its employees is strictly prohibited unless contacted directly by Lila Science’s internal Talent Acquisition team. Any resume submitted by an agency in the absence of a signed agreement will automatically become the property of Lila Sciences, and Lila Sciences will not owe any referral or other fees with respect thereto.</em></p></div>
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