Científico, Cinética de unión

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
Nuestro laboratorio produce datos vinculantes más rápido de lo que cualquier persona puede verlos. Las carreras salen de Gators y Carterra, pasan por nuestro proceso de procesamiento y aterrizan en una cola de revisión. Alguien con verdadero juicio tiene entonces que decidir: ¿es real esta curva? ¿Se trata de un artefacto adecuado o de un auténtico acontecimiento vinculante entre dos Estados? ¿Se entrega esta réplica o se vuelve a analizar la muestra? Esa persona eres tú.
La segunda mitad del trabajo consiste en hablar con el cliente al respecto. Cuando un equipo de diseño recupera una placa y tres de sus mejores predicciones parecen no vinculantes, quiere hablar con alguien que pueda explicar por qué: resta de referencia, avidez, una tasa de error en el límite de lo que resuelve el instrumento o simplemente una proteína defectuosa. Serás esa persona, en la llamada, compartiendo tu pantalla, recorriendo sensorgramas.
Este es el papel de un científico que es muy bueno en cinética y al que también le gustan las personas. Si te gusta uno pero no el otro, no estarás contento aquí.
lo que harás

• Revisar los datos vinculantes que salen del laboratorio. Cada ejecución de SPR y BLI pasa por nuestro proceso de procesamiento y luego por la revisión humana, y usted es el ojo experto en el resultado. Usted decide qué se entrega, qué se marca y qué se vuelve a ejecutar.

• Juzgue las curvas, no sólo los números. Un Kd de aspecto limpio y con mal ajuste es peor que ningún número. Usted conoce la diferencia entre una tasa de descuento real y una línea de base a la deriva, y puede decir por qué.

• Revise también los datos de nuestros otros ensayos: termoestabilidad, expresión, desarrollabilidad y actividad enzimática. La vinculación es el núcleo del rol, pero no lo es todo.

• Hablar con los clientes sobre sus resultados. Tutoriales entregables, preguntas de seguimiento y la conversación incómoda cuando los datos no dicen lo que esperaban. Explica qué medimos, qué tan seguros estamos y qué hacer a continuación.

• Convertir la revisión en un diseño experimental. Cuando es necesario volver a ejecutar algo, usted decide qué cambios: orientación, regeneración, series de concentración o un cambio de BLI a SPR para la sensibilidad.

• Analizar a nivel de lote, no sólo a nivel de muestra. Con cientos de resultados por experimento, debería escribir un script para encontrar el patrón en lugar de hacer clic en una cola. Una deriva sistemática, un mal canal de referencia o un lote objetivo que se comporta de manera diferente al anterior aparecen en conjunto mucho antes de que aparezcan en cualquier curva individual.

• Introduzca lo que aprenda en el proceso. Cuando se detecta un caso en el que la automatización pasó algo que no debería haber pasado, o falló en algo que no debería haber pasado, eso se convierte en un requisito concreto para el equipo de software.

• Trabajar estrechamente con producción (lo que realmente sucedió en el laboratorio), control de calidad (calidad sistemática) y éxito del cliente (la relación en torno a la ciencia).

Lo que estamos buscando

• Maestría/Doctorado en bioquímica, biofísica o un campo relevante, más más de 3 años trabajando de manera práctica con cinética de unión.

• Amplia experiencia en SPR y BLI. Biacore, Carterra, Octet, Gator: la plataforma importa menos que el hecho de haber ejecutado estos ensayos, solucionado problemas e interpretado una gran cantidad de datos de ellos. Has visto suficientes sensogramas para saber inmediatamente cuando alguien te está mintiendo.

• Juicio realmente adecuado. 1:1 versus bivalente, cuándo el estado estacionario es apropiado y cuándo no, cómo el transporte masivo y la avidez distorsionan el resultado. Puedes defender un Kd o negarte a denunciarlo.

• Fuertes habilidades de análisis de datos. Python o R, suficiente para extraer unos cientos de resultados de una base de datos, ajustarlos, trazarlos y encontrar los valores atípicos. Esta función genera demasiados datos para revisarlos manualmente.

• Utilizas seriamente las herramientas de IA. Utilizamos Claude Code y herramientas similares internamente, y las personas que hacen más cosas aquí son las que lo utilizan de forma predeterminada: escriben el script de análisis, consultan la base de datos, construyen el panel único. No es necesario haber hecho esto antes, pero sí querer hacerlo. Si su instinto le dice que los verdaderos científicos lo hacen a mano, este no es el lugar.

• Una persona emprendedora que trabaja de forma independiente. Nadie te va a dar una cola priorizada todas las mañanas. Descubrirás qué es lo más importante, hazlo y cuéntanos qué encontraste.

• Aprende rápido. Nuestra plataforma, nuestros ensayos y nuestro software cambian constantemente. Se le entregarán herramientas desconocidas y se espera que sea productivo con ellas rápidamente.

• Velocidad de inicio, no ritmo académico. Los experimentos se envían a los clientes que pagan dentro de los plazos. Obtener una buena respuesta esta semana es mejor que una perfecta el próximo trimestre, y preferimos señalar un resultado ambiguo que quedarnos sentados.

• Cómodo frente a los clientes. Muchos son científicos con nivel de doctorado en compañías farmacéuticas y laboratorios de inteligencia artificial, y se opondrán. Deberías disfrutar esa conversación en lugar de temerla...

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