Вчений, кінетика зв'язування

Adaptyv створює автоматизовану лабораторію, яка дозволить агентам ШІ проводити біологічні експерименти.
Ми вступаємо в еру агентної науки, коли моделі штучного інтелекту тепер можуть створювати нові білки, пропонувати гіпотези та повторювати результати експериментів. Але вони не можуть проводити експерименти самі – це все ще ручний процес, що триває місяці. Ми створюємо інфраструктуру, яка надає агентам ШІ доступ до фізичного світу.
Ми є однією з найбільш швидкозростаючих біотехнологічних компаній, якій довіряють провідні біофармацевтичні компанії, передові лабораторії штучного інтелекту та технічні біокомпанії, які просувають сферу вперед. Це рідкісний шанс допомогти просунути деякі з найважливіших робіт, які відбуваються сьогодні в біотехнології.
Наша автоматизована лабораторія працює на основі глибокого пакету програмного та апаратного забезпечення: лабораторні інструменти вартістю мільйони доларів США, перероблені в апаратне забезпечення, кероване API, десятки пристроїв, організованих через складні робочі процеси, повна можливість спостереження за всім, що відбувається в лабораторії, конвеєри обробки брудних даних фізичного світу та системи штучного інтелекту, які усувають результати виробництва та прискорюють розробку аналізів.
Ми швидко розвиваємось і наймаємо талановитих людей, щоб масштабувати та підтримувати величезний попит на експерименти у вологих лабораторіях, керовані ШІ.
Про роль
Наша лабораторія створює обов’язкові дані швидше, ніж будь-хто може їх переглянути. Запуски відходять від Gators і Carterra, проходять через наш конвеєр обробки та потрапляють у чергу на перевірку. Тоді хтось із реальним судженням має вирішити: чи справжня ця крива? Це придатний артефакт чи справжня зв’язка двох станів? Чи доставляється ця копія, чи зразок виконується повторно? Ця людина - ви.
Друга половина роботи — розмова з клієнтом про це. Коли команда дизайнерів отримує табличку назад і три з їхніх найкращих прогнозів виглядають як незв’язні, вони хочуть поговорити з кимось, хто може пояснити, чому: еталонне віднімання, жадібність, відхилення від показника на межі того, що визначає інструмент, або просто поганий білок. Ви будете цією людиною під час дзвінка, ділитеся своїм екраном, переглядатимете сенсорограми.
Це роль для вченого, який дуже добре розбирається в кінетиці, а також любить людей. Якщо вам подобається одне, а інше ні, ви будете тут нещасливі.
Що ви зробите

• Перегляньте зв’язувальні дані, отримані з лабораторії. Кожен запуск SPR і BLI проходить через наш конвеєр обробки, а потім на перевірку персоналом, і ви є експертом, який дивиться на результат. Ви вирішуєте, що доставляти, що позначати, а що повторно запускати.

• Оцінюйте криві, а не лише числа. Чистий Kd на поганому рівні гірше, ніж відсутність номера взагалі. Ви знаєте різницю між реальним відхиленням курсу від базової лінії, що дрейфує, і можете сказати чому.

• Перегляньте також дані інших наших аналізів: термостабільність, експресія, здатність до розвитку, активність ферментів. Зв'язування - це суть ролі, але це ще не все.

• Розмовляйте з клієнтами про їхні результати. Покрокові інструкції, додаткові запитання та незручна розмова, коли дані говорять не те, на що вони сподівалися. Ви пояснюєте, що ми вимірювали, наскільки ми впевнені та що робити далі.

• Перетворіть огляд на експериментальний дизайн. Коли щось потребує повторного запуску, ви вирішуєте, що змінити: орієнтацію, регенерацію, серію концентрації або перехід від BLI до SPR для чутливості.

• Аналізуйте на рівні партії, а не лише на рівні зразка. Маючи сотні результатів на експеримент, вам слід написати сценарій, щоб знайти шаблон, а не клацати в черзі. Систематичний дрейф, поганий опорний канал або цільова партія, яка поводиться інакше, ніж остання, проявляється в сукупності задовго до того, як це з’являється на будь-якій окремій кривій.

• Поверніть те, що ви дізналися, у конвеєр. Коли ви ловите випадок, коли автоматизація пропустила те, чого вона не повинна була, або не виконала те, чого не мала, це стає конкретною вимогою для команди програмного забезпечення.

• Тісно співпрацюйте з виробництвом (що насправді сталося в лабораторії), контролем якості (систематична якість) і успіхом споживачів (взаємовідносини навколо науки).

Що ми шукаємо

• Магістр наук / доктор філософії в галузі біохімії, біофізики або відповідної галузі плюс 3+ роки практичної роботи над кінетикою зв’язування.

• Глибокий досвід SPR і BLI. Biacore, Carterra, Octet, Gator: платформа має менше значення, ніж той факт, що ви провели ці аналізи, усунули їх неполадки та інтерпретували багато даних з них. Ви переглянули достатньо сенсограмм, щоб одразу зрозуміти, коли хтось вам бреше.

• Справжнє відповідне судження. 1:1 проти двовалентного, коли стаціонарний стан доречний, а коли ні, як транспорт маси та авідність спотворюють результат. Ви можете захистити Kd або відмовитися повідомляти про нього.

• Сильні навички аналізу даних. Python або R, достатньо, щоб отримати кілька сотень результатів із бази даних, підібрати їх, побудувати графік і знайти викиди. Ця роль генерує занадто багато даних для перегляду вручну.

• Ви серйозно використовуєте інструменти ШІ. Ми працюємо на Claude Code та подібних внутрішніх інструментах, і люди, які досягають найбільшої ефективності тут, це ті, хто досягає цього за замовчуванням: написання сценарію аналізу, надсилання запитів до бази даних, створення одноразової інформаційної панелі. Не обов’язково робити це раніше, але потрібно захотіти. Якщо ви відчуваєте, що справжні вчені роблять це вручну, це не те місце.

• Самостарець, який працює самостійно. Ніхто не збирається вручати вам пріоритетну чергу щоранку. Ви зрозумієте, що найважливіше, зробите це та розкажете нам, що знайшли.

• Швидко навчаюсь. Наша платформа, наші аналізи та наше програмне забезпечення постійно змінюються. Вам передадуть незнайомі інструменти, і очікується, що ви швидко з ними працюватимете.

• Швидкість запуску, а не академічний темп. Експерименти надсилаються платним клієнтам у встановлений термін. Отримання хорошої відповіді цього тижня перевершує ідеальну відповідь наступного кварталу, і ми воліємо позначити неоднозначний результат, ніж сидіти на ньому.

• Комфортний перед клієнтами. Багато з них є науковцями з докторським рівнем у фармацевтичних компаніях і лабораторіях штучного інтелекту, і вони будуть відмовлятися. Ви повинні насолоджуватися цією розмовою, а не боятися її...

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