Bioingeniería, ingeniería de visualización y bibliotecas

Adaptyv está construyendo un laboratorio automatizado que permite a los agentes de IA realizar experimentos biológicos.
Estamos entrando en la era de la ciencia agente donde los modelos de IA ahora pueden diseñar proteínas novedosas, proponer hipótesis e iterar sobre resultados experimentales. Pero no pueden realizar los experimentos ellos mismos; sigue siendo un proceso manual que dura meses. Estamos construyendo la infraestructura que brinda a los agentes de IA acceso al mundo físico.
Somos una de las empresas de biotecnología de más rápido crecimiento, en la que confían las biofarmacéuticas líderes, los laboratorios de inteligencia artificial de vanguardia y las empresas de tecnología biológica que impulsan el campo. Esta es una oportunidad única para ayudar a avanzar en algunos de los trabajos más importantes que se realizan actualmente en biotecnología.
Nuestro laboratorio automatizado está impulsado por una profunda pila de software y hardware: instrumentos de laboratorio por valor de millones de dólares diseñados con ingeniería inversa para convertirlos en hardware controlable por API, docenas de dispositivos orquestados a través de flujos de trabajo complejos, observabilidad total de todo lo que sucede en el laboratorio, procesos de procesamiento para datos confusos del mundo físico y sistemas de inteligencia artificial que solucionan problemas en los resultados de producción y aceleran el desarrollo de ensayos.
Estamos creciendo rápidamente y estamos contratando personas talentosas para escalar y respaldar la demanda masiva de experimentación en laboratorios húmedos impulsada por IA.
Acerca del rol
Está aquí para ampliar la generación de datos. Los equipos de diseño pueden entregarnos 10⁶ secuencias, y nuestra infraestructura automatizada mide del orden de 10³ de ellas individualmente. La construcción y exhibición de bibliotecas es lo que cierra esa brecha.
Queremos a alguien que haya configurado estos sistemas antes y pueda volver a hacerlo aquí, con sus propias manos. Fago, ribosoma, ARNm, levadura, sin células: cuál encaja depende de la biblioteca y el objetivo, y parte del trabajo es hacer esa llamada y luego construirla en lugar de escribir una recomendación.
Este es un rol de construcción, no un rol de servicio. Durante los primeros meses, usted crea bibliotecas, realiza selecciones, descubre por qué falló una ronda y convierte lo que funciona en algo que el equipo de automatización pueda ejecutar sin usted.
lo que harás

• Construir las bibliotecas. Oligo pools, montaje combinatorio, códigos de barras. Aquí fracasan más campañas que en la selección.

• Ejecutar selecciones de principio a fin, incluida la decisión sobre si una ronda enriqueció aglutinantes reales o simplemente de crecimiento rápido.

• Elige la plataforma por campaña y ponla en pie. Basado en la biblioteca y el objetivo, no en lo que usaste por última vez.

• Poseer el análisis de secuenciación. No es necesario ser bioinformático, pero no puedes estar esperando a que llegue uno.

• Traspaso a la automatización. Un protocolo que sólo funciona cuando usted lo ejecuta personalmente no está terminado.

• Cerrar el círculo. Los diseños seleccionados son expresados ​​y medidos en BLI y SPR por el equipo de al lado. Eso te dice si la selección funcionó.

Lo que estamos buscando

• Maestría/Doctorado en biología molecular, ingeniería de proteínas o un campo relevante, más más de 3 años consecutivos de exhibición y selección usted mismo.

• Ha configurado una plataforma de visualización, no sólo la ha utilizado. Este es el requisito fundamental. Construyó la biblioteca, puso en marcha la selección y produjo carpetas que resistieron en un ensayo independiente. Gestionar campañas de CRO subcontratadas no es lo mismo.

• Profundidad en al menos un formato de visualización y alfabetización práctica en el resto. No estamos fijos en cuál.

• Clonación de alta diversidad y comprensión de dónde entra el sesgo en un grupo y cuánto le cuesta a usted más adelante.

• NGS como herramienta de rutina, y FACS si la tienes.

• Suficiente Python o R para analizar sus propios datos sin unirse a una cola.

• Utilizas seriamente las herramientas de IA. Estamos en 2026 y utilizamos Claude Code en toda la empresa. También necesitas el juicio para comprobar lo que regresa.

• Una persona emprendedora. Nadie te va a dar una cola priorizada. Tú decides qué construir, constrúyelo y cuéntanos qué aprendiste.

• Velocidad de inicio, no ritmo académico. Las campañas se ejecutan según los plazos del cliente. Una plataforma de trabajo con límites conocidos supera a una elegante el próximo año.

• Quiere que sus protocolos sean automatizados en lugar de manuales para siempre.

Si tu instinto te dice que una campaña termina una vez que tienes diez clones buenos, nos frustraremos mutuamente. Queremos datos, no una lista de resultados.
Detalles

• Ubicación: Lausana, Suiza (en el sitio)

• Tipo: Tiempo completo

• Fecha de inicio: lo antes posible

Fecha límite de solicitud
Estamos revisando a los solicitantes de forma continua.
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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/adaptyv/bioengineer-display-library-engineering-lausanne-487159)