Data Science Innovation Fellow, Structural Bioinformatics

Job expired!

Czy jesteś pasjonatem transformacji przyszłości odkrywania leków? Z przyjemnością ogłaszamy otwarcie aplikacji na nasz Data Science Innovation Fellowship, trzyletni program badawczy, którego celem jest rewolucjonizacja dziedziny biomedycznej poprzez nauki danych i sztuczną inteligencję (AI).

Ten unikalny program stypendialny daje utalentowanym osobom możliwość zastosowania swoich umiejętności obliczeniowych w dziedzinie badań biomedycznych. Będziesz pracować współpracując w wielodyscyplinarnym zespole, zdobywając doświadczenie w naukach danych i AI (DS&AI) w zakresie odkrywania leków. Ponad 300 naukowców ds. danych na całym świecie będzie wspierać twoje innowacyjne wysiłki, gdy będziesz stosować nowoczesne metody danych, aby wpływać na wyniki pacjentów i przekształcać medycynę w firmie Novartis.

Jako stypendysta będziesz miał dostęp do niespotykanej platformy do pracy z dużymi, rzeczywistymi danymi biomedycznymi, które rzadko są dostępne w akademii. Program obejmuje:

  • Mentoring ze strony doświadczonych profesjonalistów.
  • Dostosowany program szkoleniowy z mini-sabatycznym w innych działach Novartis.
  • Możliwości uczestnictwa w renomowanych konferencjach i warsztatach.

Nasz dział badań biomedycznych gospodarzuje żywotną społeczność postdoktoralną, oferującą comiesięczne seminaria i coroczny sympozjum Research Day skupiający się na twoim rozwoju zawodowym.

Jako Stypendysta Innowacji w Nauce Danych, będziesz:

  • Wykorzystywać zestawy danych własnościowych do rozwijania modeli AI do prognozowania struktur białko-ligand.
  • Projektować i przeprowadzać eksperymenty in silico, aby kierować badaniami mokrego laboratorium i ulepszać modele prognoz.
  • Współpracować z zespołami międzyfunkcyjnymi, aby stosować najnowsze modele AI strukturalne do rzeczywistych projektów odkrywania leków.
  • Badać i prezentować nowe metody AI oraz ich zastosowania w przepływach pracy związanych z odkrywaniem leków.

Kandydaci powinni spełniać następujące kryteria:

  • Doktorat z Biologii Obliczeniowej, Chemoinformatyki, Biologii Strukturalnej lub pokrewnej dziedziny (studenci doktoranccy w ostatnim roku również mogą aplikować).
  • Znaczne doświadczenie obliczeniowe, szczególnie w modelowaniu białek, odkrywaniu leków lub projektowaniu małych cząsteczek.
  • Silna wiedza w metodach AI strukturalnych (np. Alphafold, Rosetta Fold, Openfold).
  • Biegłość w Pythonie i ramach uczenia maszynowego (np. TensorFlow, PyTorch, Jax) w środowiskach obliczeń wysokowydajnych lub chmurowych (np. AWS).
  • Doświadczenie w przewidywaniu interakcji białko-ligand i przepływach pracy związanych z odkrywaniem leków.
  • Udokumentowany dorobek publikacji naukowych lub osiągnięć (np. nagrody, patenty, granty).
  • Doskonałe umiejętności analityczne, komunikacyjne, prezentacyjne i organizacyjne.
  • Pasja do badań i niespożyta ciekawość.

Aby aplikować, prosimy o przesłanie CV i listu motywacyjnego do 15 lipca. W liście motywacyjnym prosimy o wyjaśnienie, jak ten program szkoleniowy pasuje do twoich celów zawodowych