Ученый, специалист по кинетике связывания

Adaptyv создает автоматизированную лабораторию, которая позволит агентам ИИ проводить биологические эксперименты.
Мы вступаем в эпоху агентной науки, где модели ИИ теперь могут создавать новые белки, предлагать гипотезы и повторять экспериментальные результаты. Но они не могут проводить эксперименты сами — это все равно ручной процесс, занимающий несколько месяцев. Мы создаем инфраструктуру, которая предоставит агентам ИИ доступ к физическому миру.
Мы — одна из самых быстрорастущих биотехнологических компаний, которой доверяют ведущие биофармацевтические компании, передовые лаборатории искусственного интеллекта и технологические биотехнологические компании, продвигающие эту область вперед. Это редкий шанс помочь продвинуть некоторые из наиболее важных работ, происходящих сегодня в области биотехнологий.
Наша автоматизированная лаборатория оснащена глубоким программным и аппаратным стеком: лабораторные инструменты стоимостью в миллионы долларов США, преобразованные в аппаратное обеспечение, управляемое через API, десятки устройств, управляемых с помощью сложных рабочих процессов, полная возможность наблюдения за всем, что происходит в лаборатории, конвейеры обработки беспорядочных данных из физического мира и системы искусственного интеллекта, которые устраняют неполадки в производственных результатах и ​​ускоряют разработку анализов.
Мы быстро растем и нанимаем талантливых людей для масштабирования и поддержки огромного спроса на эксперименты в «мокрых» лабораториях с использованием искусственного интеллекта.
О роли
Наша лаборатория производит обязательные данные быстрее, чем один человек может их просмотреть. Запуски отправляются с Gators и Carterra, проходят через наш конвейер обработки и попадают в очередь на проверку. Кто-то, обладающий реальным суждением, должен решить: реальна ли эта кривая? Это подходящий артефакт или настоящее событие связывания двух состояний? Будет ли доставлен этот экземпляр или образец будет проанализирован повторно? Этот человек — вы.
Вторая половина работы — поговорить об этом с заказчиком. Когда команда разработчиков получает обратно тарелку и три из ее лучших прогнозов кажутся необязательными, они хотят поговорить с кем-то, кто может объяснить, почему: вычитание эталона, жадность, отклонение на грани того, что разрешает инструмент, или просто плохой белок. Вы будете этим человеком, разговаривающим по телефону, демонстрирующим свой экран, просматривающим сенсорограммы.
Это роль учёного, который очень хорошо разбирается в кинетике и любит людей. Если вам нравится одно, но не нравится другое, вы будете здесь несчастны.
Что ты будешь делать

• Просмотрите данные о связывании, поступающие из лаборатории. Каждый запуск SPR и BLI проходит через наш конвейер обработки, а затем на проверку человеком, и вы являетесь экспертом в отношении результатов. Вы решаете, что будет доставлено, что помечено и что будет запущено повторно.

• Оценивайте кривые, а не только цифры. Чистый на вид Kd с плохой посадкой хуже, чем вообще отсутствие числа. Вы знаете разницу между реальным отклонением от курса и дрейфующей базовой линией и можете сказать, почему.

• Также просмотрите данные других наших анализов: термостабильность, экспрессия, способность к развитию, ферментативная активность. Привязка — это ядро ​​роли, но это еще не все.

• Говорите с клиентами об их результатах. Готовые пошаговые руководства, дополнительные вопросы и неловкий разговор, когда данные не говорят того, на что они надеялись. Вы объясняете, что мы измеряли, насколько мы уверены и что делать дальше.

• Превратите обзор в экспериментальный дизайн. Когда что-то требует повторного запуска, вы сами решаете, что изменить: ориентацию, регенерацию, серию концентрации или переключение с BLI на SPR для чувствительности.

• Анализируйте на уровне партии, а не только на уровне пробы. Учитывая сотни результатов на эксперимент, вам придется написать сценарий для поиска закономерности, а не просматривать очередь. Систематический дрейф, плохой эталонный канал или целевая партия, ведущая себя иначе, чем предыдущая, проявляются в совокупности задолго до того, как это проявится на какой-либо отдельной кривой.

• Вставьте то, чему вы научились, обратно в процесс. Когда вы обнаруживаете случай, когда автоматизация выполнила что-то, чего не должно было быть, или отказала в том, чего не должно было быть, это становится конкретным требованием для команды разработчиков программного обеспечения.

• Тесно сотрудничать с производством (то, что на самом деле происходит в лаборатории), контролем качества (систематическое качество) и успехом клиентов (отношения вокруг науки).

Что мы ищем

• Магистр/доктор философии в области биохимии, биофизики или соответствующей области плюс 3+ года практической работы в области кинетики связывания.

• Глубокий опыт SPR и BLI. Biacore, Carterra, Octet, Gator: платформа имеет меньшее значение, чем тот факт, что вы проводили эти анализы, устраняли в них неполадки и интерпретировали множество полученных из них данных. Вы видели достаточно сенсорограмм, чтобы сразу понять, когда кто-то вам лжет.

• Действительно подходящее суждение. 1:1 против бивалента, когда устойчивое состояние приемлемо, а когда нет, как массовый транспорт и жадность искажают результат. Вы можете защитить Kd или отказаться сообщать о нем.

• Сильные навыки анализа данных. Python или R, достаточно, чтобы извлечь несколько сотен результатов из базы данных, подогнать их, построить график и найти выбросы. Эта роль генерирует слишком много данных, чтобы их можно было просмотреть вручную.

• Вы серьезно используете инструменты искусственного интеллекта. Мы используем Claude Code и аналогичные инструменты внутри компании, и люди, которые делают здесь больше всего, — это те, кто обращается к этому по умолчанию: пишет сценарий анализа, выполняет запросы к базе данных, создает одноразовую панель мониторинга. Вам не обязательно делать это раньше, но нужно захотеть. Если вы инстинктивно считаете, что настоящие ученые делают это вручную, то это не место.

• Инициатор, который работает независимо. Никто не будет каждое утро вручать вам приоритетную очередь. Вы поймете, что важнее всего, сделайте это и расскажите нам, что вы нашли.

• Быстро обучается. Наша платформа, наши анализы и наше программное обеспечение постоянно меняются. Вам дадут незнакомые инструменты, и ожидается, что вы быстро начнете с ними продуктивно работать.

• Скорость запуска, а не академический темп. Эксперименты доставляются платежеспособным клиентам в установленные сроки. Получение хорошего ответа на этой неделе лучше, чем идеального ответа в следующем квартале, и мы скорее отметим неоднозначный результат, чем будем его ждать.

• Комфортно перед клиентами. Многие из них являются учеными с докторской степенью в фармацевтических компаниях и лабораториях искусственного интеллекта, и они будут сопротивляться. Вам следует наслаждаться этим разговором, а не бояться его.…

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