Wissenschaftler, Bindungskinetik

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
Unser Labor produziert verbindliche Daten schneller, als ein einzelner Mensch sie sich ansehen kann. Läufe kommen von den Gators und Carterra, durchlaufen unsere Verarbeitungspipeline und landen in einer Überprüfungswarteschlange. Dann muss jemand mit echtem Urteilsvermögen entscheiden: Ist diese Kurve real? Ist das ein Fit-Artefakt oder ein echtes Zwei-Staaten-Bindungsereignis? Wird dieses Replikat geliefert oder wird die Probe erneut ausgeführt? Diese Person bist du.
Die zweite Hälfte der Arbeit besteht darin, mit dem Kunden darüber zu sprechen. Wenn ein Designteam einen Teller zurückbekommt und drei seiner besten Vorhersagen wie unverbindlich aussehen, möchte es mit jemandem sprechen, der erklären kann, warum: Referenzsubtraktion, Avidität, eine Abweichung am Rande dessen, was das Instrument auflöst, oder einfach ein schlechtes Protein. Sie sind diese Person, die telefoniert, Ihren Bildschirm teilt und durch Sensorgramme geht.
Dies ist eine Rolle für einen Wissenschaftler, der sich sehr gut mit Kinetik auskennt und auch Menschen mag. Wer das eine mag, das andere aber nicht, wird hier unglücklich sein.
Was Sie tun werden

• Überprüfen Sie die Bindungsdaten aus dem Labor. Jeder SPR- und BLI-Durchlauf durchläuft unsere Verarbeitungspipeline und wird dann von Menschen überprüft, und Sie sind der Experte für die Ausgabe. Sie entscheiden, was übermittelt, was markiert und was erneut ausgeführt wird.

• Beurteilen Sie die Kurven, nicht nur die Zahlen. Ein sauber aussehender Kd mit schlechter Passform ist schlimmer als gar keine Nummer. Sie kennen den Unterschied zwischen einer echten Off-Rate und einer driftenden Basislinie und können sagen, warum.

• Überprüfen Sie auch die Daten unserer anderen Tests: Thermostabilität, Expression, Entwicklungsfähigkeit, Enzymaktivität. Bindung ist der Kern der Rolle, aber nicht alles.

• Sprechen Sie mit Kunden über ihre Ergebnisse. Lieferbare exemplarische Vorgehensweisen, Folgefragen und das unangenehme Gespräch, wenn die Daten nicht das sagen, was sie erhofft haben. Sie erklären, was wir gemessen haben, wie zuversichtlich wir sind und was als nächstes zu tun ist.

• Verwandeln Sie die Überprüfung in experimentelles Design. Wenn etwas wiederholt werden muss, entscheiden Sie, was sich ändert: Ausrichtung, Regeneration, Konzentrationsreihe oder ein Wechsel von BLI zu SPR für die Empfindlichkeit.

• Analysieren Sie auf Chargenebene, nicht nur auf Probenebene. Bei Hunderten von Ergebnissen pro Experiment sollten Sie ein Skript schreiben, um das Muster zu finden, anstatt sich durch eine Warteschlange zu klicken. Eine systematische Drift, ein schlechter Referenzkanal oder ein Ziellos, das sich anders verhält als das letzte, zeigt sich in der Gesamtheit, lange bevor es in einer einzelnen Kurve auftaucht.

• Geben Sie das Gelernte wieder in die Pipeline ein. Wenn Sie einen Fall bemerken, in dem die Automatisierung etwas passiert hat, was sie nicht hätte tun sollen, oder etwas fehlgeschlagen ist, was sie nicht hätte haben sollen, wird das zu einer konkreten Anforderung für das Softwareteam.

• Arbeiten Sie eng mit der Produktion (was tatsächlich im Labor passiert), der Qualitätskontrolle (systematische Qualität) und dem Kundenerfolg (der Beziehung rund um die Wissenschaft) zusammen.

Was wir suchen

• MSc/PhD in Biochemie, Biophysik oder einem relevanten Fachgebiet, plus 3+ Jahre praktische Arbeit mit Bindungskinetik.

• Umfangreiche SPR- und BLI-Erfahrung. Biacore, Carterra, Octet, Gator: Die Plattform zählt weniger als die Tatsache, dass Sie diese Tests durchgeführt, Fehler behoben und viele Daten daraus interpretiert haben. Sie haben genug Sensorgramme gesehen, um sofort zu wissen, wenn eines Sie anlügt.

• Wirklich passendes Urteil. 1:1 vs. bivalent, wann Steady-State angemessen ist und wann nicht, wie Massentransport und Avidität ein Ergebnis verzerren. Sie können einen Kd verteidigen oder die Meldung verweigern.

• Starke Datenanalysefähigkeiten. Python oder R, genug, um ein paar hundert Ergebnisse aus einer Datenbank abzurufen, sie anzupassen, sie darzustellen und die Ausreißer zu finden. Diese Rolle generiert zu viele Daten, um sie manuell zu überprüfen.

• Sie nutzen KI-Tools ernsthaft. Wir verwenden intern Claude Code und ähnliche Tools, und die Leute, die hier am meisten erreichen, sind diejenigen, die standardmäßig danach greifen: das Analyseskript schreiben, die Datenbank abfragen, das einmalige Dashboard erstellen. Sie müssen dies nicht schon einmal getan haben, aber Sie müssen es wollen. Wenn Sie instinktiv glauben, dass echte Wissenschaftler es von Hand machen, dann ist dies nicht der richtige Ort.

• Ein Selbststarter, der unabhängig arbeitet. Niemand wird Ihnen jeden Morgen eine priorisierte Warteschlange geben. Sie werden herausfinden, was am wichtigsten ist, es tun und uns erzählen, was Sie herausgefunden haben.

• Ein schneller Lerner. Unsere Plattform, unsere Tests und unsere Software ändern sich ständig. Ihnen werden unbekannte Werkzeuge an die Hand gegeben und es wird erwartet, dass Sie schnell damit produktiv sind.

• Startgeschwindigkeit, nicht akademisches Tempo. Experimente werden termingerecht an zahlende Kunden versendet. Diese Woche eine gute Antwort zu bekommen, ist besser als eine perfekte im nächsten Quartal, und wir melden lieber ein zweideutiges Ergebnis, als darauf zu sitzen.

• Bequem vor den Kunden. Viele sind promovierte Wissenschaftler bei Pharmaunternehmen und KI-Laboren und werden sich wehren. Sie sollten dieses Gespräch genießen, anstatt es zu fürchten.…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/adaptyv/scientist-binding-kinetics-lausanne-184116)