Bioingenieur, Display- und Bibliothekstechnik

Adaptyv baut ein automatisiertes Labor auf, in dem KI-Agenten biologische Experimente durchführen können.
Wir treten in die Ära der Agentenwissenschaft ein, in der KI-Modelle nun neuartige Proteine ​​entwerfen, Hypothesen vorschlagen und experimentelle Ergebnisse iterieren können. Aber sie können die Experimente nicht selbst durchführen – das ist immer noch ein manueller, monatelanger Prozess. Wir bauen die Infrastruktur auf, die KI-Agenten Zugang zur physischen Welt ermöglicht.
Wir sind eines der am schnellsten wachsenden Biotech-Unternehmen und genießen das Vertrauen führender Biopharmaunternehmen, innovativer KI-Labore und der Techbio-Unternehmen, die diesen Bereich vorantreiben. Dies ist eine seltene Gelegenheit, einige der wichtigsten Arbeiten voranzutreiben, die heute in der Biotechnologie stattfinden.
Unser automatisiertes Labor basiert auf einem umfassenden Software- und Hardware-Stack: Laborinstrumente im Wert von mehreren Millionen US-Dollar, die per Reverse Engineering in API-steuerbare Hardware umgewandelt wurden, Dutzende von Geräten, die durch komplexe Arbeitsabläufe orchestriert werden, vollständige Beobachtbarkeit aller Vorgänge im Labor, Verarbeitungspipelines für chaotische Daten aus der physischen Welt und KI-Systeme, die Fehler bei Produktionsergebnissen beheben und die Assay-Entwicklung beschleunigen.
Wir wachsen schnell und stellen talentierte Leute ein, um die enorme Nachfrage nach KI-gesteuerten Nasslaborexperimenten zu skalieren und zu unterstützen.
Über die Rolle
Sie sind hier, um die Datengenerierung zu steigern. Designteams können uns 10⁶ Sequenzen übergeben, und unsere automatisierte Infrastruktur misst etwa 10³ davon einzeln. Der Bau und die Präsentation von Bibliotheken schließen diese Lücke.
Wir wollen jemanden, der diese Systeme schon einmal aufgebaut hat und es hier noch einmal mit eigenen Händen tun kann. Phagen, Ribosome, mRNA, Hefe, zellfrei: Welche davon passt, hängt von der Bibliothek und dem Ziel ab, und ein Teil der Arbeit besteht darin, diese Entscheidung zu treffen und sie dann aufzubauen, anstatt eine Empfehlung zu schreiben.
Dies ist eine Build-Rolle, keine Servicerolle. In den ersten Monaten erstellen Sie Bibliotheken, führen Auswahlen durch, finden heraus, warum eine Runde zusammengebrochen ist, und verwandeln das, was funktioniert, in etwas, das das Automatisierungsteam ohne Sie ausführen kann.
Was Sie tun werden

• Erstellen Sie die Bibliotheken. Oligo-Pools, kombinatorische Assemblierung, Barcoding. Hier scheitern mehr Kampagnen als bei der Auswahl.

• Führen Sie die Auswahl von Ende zu Ende durch, einschließlich der Angabe, ob eine Runde echte Bindemittel oder nur Schnellzüchter hervorgebracht hat.

• Wählen Sie die Plattform pro Kampagne aus und vertreten Sie sie. Basierend auf der Bibliothek und dem Ziel, nicht darauf, was Sie zuletzt verwendet haben.

• Besitzen Sie die Sequenzierungsanalyse. Sie müssen kein Bioinformatiker sein, aber Sie können nicht auf einen warten.

• Übergabe an die Automatisierung. Ein Protokoll, das nur funktioniert, wenn Sie es persönlich ausführen, ist noch nicht fertig.

• Schließen Sie den Kreislauf. Ausgewählte Designs werden vom Team nebenan anhand von BLI und SPR ausgedrückt und gemessen. Das sagt Ihnen, ob die Auswahl funktioniert hat.

Was wir suchen

• MSc/PhD in Molekularbiologie, Protein-Engineering oder einem relevanten Bereich, plus 3+ Jahre ununterbrochene Selbstdarstellung und Auswahl.

• Sie haben eine Ausstellungsplattform eingerichtet und nicht nur eine genutzt. Dies ist die Kernanforderung. Habe die Bibliothek aufgebaut, die Auswahl zum Laufen gebracht und Bindemittel hergestellt, die einer unabhängigen Prüfung standgehalten haben. Die Verwaltung ausgelagerter CRO-Kampagnen ist nicht dasselbe.

• Tiefe in mindestens einem Anzeigeformat und Arbeitskompetenz im Rest. Wir sind nicht darauf festgelegt, welches.

• Klonen mit hoher Diversität und ein Verständnis dafür, wo Voreingenommenheit in einen Pool eindringt und was es Sie später kostet.

• NGS als Routinetool und FACS, falls vorhanden.

• Genügend Python oder R, um Ihre eigenen Daten zu analysieren, ohne sich in eine Warteschlange einreihen zu müssen.

• Sie nutzen KI-Tools ernsthaft. Wir schreiben das Jahr 2026 und wir nutzen Claude Code im gesamten Unternehmen. Sie brauchen auch das Urteil, um zu prüfen, was zurückkommt.

• Ein Selbststarter. Niemand wird Ihnen eine priorisierte Warteschlange geben. Sie entscheiden, was Sie bauen möchten, bauen es und teilen uns mit, was Sie gelernt haben.

• Startgeschwindigkeit, nicht akademisches Tempo. Kampagnen laufen gegen Fristen des Kunden. Eine Arbeitsbühne mit bekannten Grenzen schlägt nächstes Jahr eine elegante.

• Sie möchten, dass Ihre Protokolle automatisiert und nicht dauerhaft manuell ausgeführt werden.

Wenn Sie instinktiv glauben, dass eine Kampagne beendet ist, sobald Sie zehn gute Klone haben, werden wir uns gegenseitig frustrieren. Wir wollen Daten, keine Hitliste.
Einzelheiten

• Standort: Lausanne, Schweiz (vor Ort)

• Art: Vollzeit

• Startdatum: so schnell wie möglich

Bewerbungsschluss
Wir prüfen Bewerber fortlaufend.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/adaptyv/bioengineer-display-library-engineering-lausanne-487159)