Ученый, Большие библиотеки

Это Колыбель
Белки — это молекулярные машины жизни, используемые во многих терапевтических, диагностических, химических, сельскохозяйственных и пищевых целях. Проектирование и оптимизация белков требует большого количества экспертных знаний и ручных усилий за счет использования специальных вычислительных и биологических инструментов.
Машинное обучение производит революцию в этой области, позволяя создавать высокоточные модели белков. В Cradle мы предлагаем программную платформу для открытия и оптимизации белков с помощью искусственного интеллекта, чтобы биологи могли разрабатывать белки быстрее и в больших масштабах. Нас уже используют клиенты из биофармацевтических, биотехнологических, агротехнических, пищевых технологий и научных кругов.
Мы опытная команда численностью чуть менее 100 человек. Раньше мы создали много успешных продуктов, и у нас есть достаточно средств для нескольких лет работы на взлетно-посадочной полосе. Мы распределены по трем офисам в Амстердаме, Бостоне и Цюрихе вместе с несколькими удаленными коллегами.
Мы предлагаем нашим сотрудникам очень конкурентоспособную заработную плату, щедрую долю в капитале компании, а также широкий спектр льгот и возможностей карьерного роста.

Что мы ищем
Мы ищем (старшего) научного сотрудника, который присоединится к нашей команде крупных библиотек и будет способствовать разработке новых возможностей высокопроизводительного скрининга белок-белковых взаимодействий. В этой роли вы будете работать над разработкой новых методов скрининга библиотек вариантов белков (например, антител) для измерения аффинности связывания взаимодействия белков. Вы будете разрабатывать инновационные методы исследования ландшафтов последовательностей функций, создавая крупномасштабные наборы данных. Эти наборы данных будут использоваться в моделях платформы Cradle AI/ML, улучшать рекомендации по проектированию, ускорять оптимизацию белков и углублять понимание производительности белков. Ваши усилия позволят нашим клиентам быстрее создавать более качественные белки в биотехнологических приложениях.

Обязанности
Разработка и реализация метода

• Разработка и оптимизация новых рабочих процессов для высокопроизводительного скрининга библиотеки белково-белковых взаимодействий.

• Создавайте и оптимизируйте конвейеры анализа in vitro или на клеточной основе с использованием различных методов отображения и скрининга (дрожжи, фаг, мРНК, рибосомный дисплей или дисплей млекопитающих).

• Проектировать, создавать и реализовывать структуры молекулярной биологии и биохимии для создания библиотек, проверки и генерации данных в больших масштабах.

• Разработайте надежные и повторяемые анализы со статистической строгостью, необходимой для обучения, оценки и оптимизации моделей МО.

Техническое лидерство

• Продвижение и руководство проектами, начиная с экспериментального проектирования и заканчивая предоставлением данных.

• Определить возможности повышения пропускной способности, качества данных, повторяемости и эффективности рабочих процессов.

• Сотрудничать с межфункциональной командой для устранения сложных технических проблем и поиска решений.

Межфункциональное сотрудничество

• Сотрудничайте с командой ML, чтобы определить требования к данным и интегрировать экспериментальные результаты в конвейер ML.

• Эффективно сообщать результаты, идеи и технические проблемы в разных дисциплинах.

• Вносить вклад в формирование научного направления команды крупных библиотек и вносить значимый вклад в развитие платформы Cradle.

Ваш опыт
Не хватает одного или двух пунктов из списка ниже? Не волнуйтесь, если вам нравится эта роль и вы соответствуете большинству этих критериев, мы обязательно хотим услышать ваше мнение. В форме заявки у вас будет возможность пробудить наше любопытство, рассказав нам о чем-то новаторском, над чем вы работали.

• Кандидат наук в области биохимии, молекулярной биологии, биофизики, синтетической биологии, биоинженерии или смежных областях.

• Продемонстрированный творческий подход к разработке методов: вы изобрели или существенно адаптировали рабочие процессы, а не просто выполнили устоявшиеся.

• Желание учиться, вносить свой вклад и внедрять инновации на ранних стадиях стартапов. Будьте комфортны в двусмысленности и быстро меняющейся обстановке.

• Сильные устные и письменные коммуникативные навыки на английском языке. Активный обмен результатами, успехами и проблемами в кросс-функциональной среде.

• Возможность запуска нескольких проектов одновременно, обеспечивая при этом документирование этапов процесса и организацию физических/цифровых данных.

Приятно иметь
Опыт работы с одним или несколькими из следующих пунктов будет преимуществом:

• Методики построения крупномасштабных библиотек ДНК (>10^6 вариантов)

• Платформы дисплея (дрожжевой, фаговый, мРНК, рибосомный дисплей или дисплей млекопитающих).

• Проточная цитометрия и FACS

• Знакомство с методами измерения кинетики связывания (SPR, BLI, ELISA и т. д.)

• Подготовка библиотеки секвенирования нового поколения, инструменты контроля качества и биоинформатического анализа (Illumina, Nanopore, PacBio).

• Опыт статистически строгого планирования экспериментов и оценки качества данных.

• Высокопроизводительный анализ данных или знание языков сценариев (Python, R).

• Классическая высокопроизводительная лабораторная автоматизация (роботизированные устройства для обработки жидкостей, планшетные считыватели, сборщики колоний)

Узнайте больше о команде биоинженерии
Мы совершенно открыто говорим о том, над чем работаем в нашей команде биоинженеров. Если вы хотите узнать немного больше, прежде чем подавать заявку, ознакомьтесь с сообщениями в блоге нашей команды (ссылка 1, ссылка 2) или посмотрите наш вебинар по автоматизации лабораторий.
Наше стремление к инклюзивному найму
Cradle оценивает всех кандидатов на основе заслуг, независимо от пола, гендерной, этнической принадлежности, социально-экономического происхождения или любого другого аспекта идентичности. Мы поддерживаем нулевую терпимость к дискриминации и активно поощряем подачу заявок кандидатов любого происхождения.

Раскрытие информации ИИ
Cradle использует систему отслеживания кандидатов, которая включает в себя базовые функции с помощью искусственного интеллекта, которые могут генерировать оценки или рейтинги на основе того, насколько заявки соответствуют описанию вакансии. Эти результаты не используются для принятия решений о найме или существенного влияния на них — все кандидаты оцениваются посредством тщательной проверки нашей командой по подбору персонала…

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