Científico, grandes bibliotecas

esto es cuna
Las proteínas son las máquinas moleculares de la vida y se utilizan para muchas aplicaciones terapéuticas, de diagnóstico, químicas, agrícolas y alimentarias. Diseñar y optimizar proteínas requiere mucho conocimiento experto y esfuerzo manual, mediante el uso de herramientas computacionales y biológicas personalizadas.
El aprendizaje automático está revolucionando este espacio al permitir modelos de proteínas de alta fidelidad. En Cradle, ofrecemos una plataforma de software para el descubrimiento y la optimización de proteínas guiados por IA, de modo que los biólogos puedan diseñar proteínas más rápido y a escala. Ya somos utilizados por clientes de biofarmacia, biotecnología, agrotecnología, tecnología alimentaria y academia.
Somos un equipo experimentado de poco menos de 100 personas. Hemos creado muchos productos exitosos antes y tenemos fondos suficientes para varios años de pista. Estamos distribuidos en tres oficinas en Ámsterdam, Boston y Zurich, junto con algunos colegas remotos.
Ofrecemos a nuestros empleados un salario muy competitivo, una generosa participación accionaria en la empresa y una amplia gama de beneficios y oportunidades de progresión profesional.

lo que estamos buscando
Estamos buscando un científico (senior) para unirse a nuestro equipo de grandes bibliotecas e impulsar el desarrollo de nuevas capacidades de detección de alto rendimiento para interacciones proteína-proteína. En este puesto, trabajará en el desarrollo de métodos novedosos para seleccionar bibliotecas de variantes de proteínas (por ejemplo, anticuerpos) para medir las afinidades de unión de las interacciones entre proteínas. Desarrollará métodos innovadores para explorar paisajes de funciones de secuencia, generando conjuntos de datos a gran escala. Estos conjuntos de datos impulsarán los modelos de la plataforma Cradle AI/ML, fortalecerán las recomendaciones de diseño, acelerarán la optimización de las proteínas y profundizarán la comprensión del rendimiento de las proteínas. Sus esfuerzos permitirán a nuestros clientes diseñar mejores proteínas y más rápido en todas las aplicaciones biotecnológicas.

Responsabilidades
Desarrollo y ejecución de métodos

• Desarrollar y optimizar flujos de trabajo novedosos para la detección de bibliotecas de interacción proteína-proteína de alto rendimiento

• Construir y optimizar procesos de ensayos in vitro o basados en células a través de múltiples modalidades de visualización y detección (levadura, fagos, ARNm, visualización de ribosomas o visualización de mamíferos)

• Diseñar, construir y ejecutar marcos de biología molecular y bioquímica para la construcción, detección y generación de datos de bibliotecas a escala.

• Establecer ensayos sólidos y repetibles con el rigor estadístico requerido para el entrenamiento, evaluación y optimización del modelo ML.

Liderazgo Técnico

• Impulsar y liderar proyectos desde el diseño experimental hasta la entrega de datos.

• Identificar oportunidades para mejorar el rendimiento, la calidad de los datos, la repetibilidad y la eficiencia del flujo de trabajo.

• Colaborar con un equipo multifuncional para solucionar problemas técnicos complejos e iterar sobre soluciones.

Colaboración multifuncional

• Asociarse con el equipo de ML para definir los requisitos de datos e integrar resultados experimentales en el proceso de ML.

• Comunicar resultados, conocimientos y desafíos técnicos de manera efectiva en todas las disciplinas.

• Contribuir a dar forma a la dirección científica del equipo de Grandes Bibliotecas y contribuir significativamente al avance de la plataforma Cradle.

Tu experiencia
¿Faltan uno o dos puntos de la lista siguiente? No se preocupe, si está entusiasmado con este puesto y cumple con la mayoría de estos criterios, definitivamente queremos saber de usted. En el formulario de solicitud, tendrá la oportunidad de despertar nuestra curiosidad contándonos algo innovador en lo que haya trabajado.

• Doctorado en bioquímica, biología molecular, biofísica, biología sintética, bioingeniería o campo relacionado.

• Creatividad demostrada en el desarrollo de métodos: ha inventado o adaptado sustancialmente flujos de trabajo, no sólo ejecutado los establecidos.

• Entusiasmo por aprender, contribuir e impulsar la innovación en un entorno de startups en etapa temprana. Siéntase cómodo con la ambigüedad y un entorno de ritmo rápido.

• Fuertes habilidades de comunicación verbal y escrita en inglés. Compartir proactivamente resultados, éxitos y desafíos en un entorno multifuncional.

• Capacidad para ejecutar múltiples proyectos simultáneamente y al mismo tiempo garantizar que los pasos del proceso estén documentados y que los datos físicos/digitales estén organizados.

Agradable tener
Se valorará tener experiencia con uno o más de los siguientes:

• Metodologías de construcción de bibliotecas de ADN a gran escala (>10^6 variantes)

• Plataformas de visualización (levadura, fagos, ARNm, visualización de ribosomas o visualización de mamíferos)

• Citometría de flujo y FACS

• Familiaridad con técnicas de medición cinética de unión (SPR, BLI, ELISA, etc.)

• Herramientas de preparación de bibliotecas de secuenciación, control de calidad y análisis bioinformático de última generación (Illumina, Nanopore, PacBio).

• Experiencia en diseño experimental estadísticamente riguroso y evaluación de la calidad de los datos.

• Análisis de datos de alto rendimiento o familiaridad con lenguajes de programación (Python, R)

• Automatización de laboratorio clásica de alto rendimiento (manipuladores robóticos de líquidos, lectores de placas, recolectores de colonias)

Conociendo más sobre el equipo de BioIngeniería
Somos bastante abiertos sobre en qué trabajamos en nuestro equipo de BioIngeniería. Si desea obtener más información antes de presentar la solicitud, consulte las publicaciones del blog de nuestro equipo (enlace 1, enlace 2) o vea nuestro seminario web sobre automatización de laboratorio.
Nuestro compromiso con la contratación inclusiva
Cradle evalúa a todos los candidatos en función de sus méritos, independientemente de su sexo, género, origen étnico, origen socioeconómico o cualquier otro aspecto de identidad. Mantenemos tolerancia cero con la discriminación y alentamos activamente a candidatos de todos los orígenes a postularse.

Divulgación de IA
Cradle utiliza un sistema de seguimiento de candidatos que incluye funciones básicas asistidas por IA que pueden generar puntuaciones o clasificaciones en función de cómo las solicitudes coinciden con la descripción del puesto. Estos resultados no se utilizan para tomar decisiones de contratación ni influir significativamente en ellas: todos los candidatos son evaluados mediante una revisión exhaustiva dirigida por personas por parte de nuestro equipo de contratación....

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/cradlebio/scientist-large-libraries-amsterdam-402474)