Data Science Innovation Fellow, Structural Bioinformatics

Ви захоплені трансформацією майбутнього відкриття ліків? Ми раді оголосити про відкриття заявок на наш Стипендіальний Програму Інновацій в Галузі Даних, прикладну трирічну дослідницьку програму, спрямовану на революціонізацію біомедичної галузі через науку даних та ШІ.

Ця унікальна стипендіальна програма пропонує талановитим людям можливість застосовувати свої комп'ютерні навички в галузі біомедичних досліджень. Ви будете працювати в співпраці з міждисциплінарною командою, отримуючи досвід у галузі науки даних та ШІ (DS&AI) для відкриття ліків. Понад 300 науковців з усього світу будуть підтримувати ваші інноваційні зусилля, коли ви використовуєте сучасні методології даних для впливу на здоров'я пацієнтів та перетворення медицини в Novartis.

Як стипендіат ви матимете доступ до неперевершеної платформи для роботи з великими масивами реальних біомедичних даних, що рідко можна знайти в академічному середовищі. Програма включає:

• Наставництво від досвідчених професіоналів.
• Індивідуально розроблену програму навчання з міні-сабатикалом в інших відділах Novartis.
• Можливості відвідувати відомі конференції та семінари.

Наш відділ біомедичних досліджень має живу постдокторську спільноту, що пропонує щомісячні семінари та щорічний Симпозіум дослідницького дня, сфокусований на вашому професійному розвитку.

Як Стипендіат Інновацій В Галузі Даних, ви будете:

• Використовувати власні набори даних для покращення моделей ШІ для прогнозування структур протеїн-лігандів.
• Проектувати та проводити in silico експерименти для керівництва лабораторними дослідженнями та покращення моделей прогнозування.
• Співпрацювати з міжфункціональними командами для застосування найновіших структурних моделей ШІ до реальних проєктів відкриття ліків.
• Досліджувати та презентувати нові методи ШІ та їх застосування у процесах відкриття ліків.

Кандидати повинні відповідати наступним критеріям:

• Докторська ступінь в галузі обчислювальної біології, хемінформатики, структурної біології або суміжних галузях (також допускаються аспіранти на фінальному році навчання).
• Широкий досвід у комп'ютерній сфері, особливо в моделюванні протеїнів, відкритті ліків або дизайні малих молекул.
• Високий рівень знань у галузі структурних методів ШІ (наприклад, Alphafold, Rosetta Fold, Openfold).
• Володіння мовою програмування Python та фреймворками машинного навчання (наприклад, TensorFlow, PyTorch, Jax) у високопродуктивних або хмарних обчислювальних середовищах (наприклад, AWS).
• Досвід у прогнозуванні взаємодії протеїн-лігандів та процесах відкриття ліків.
• Доведені наукові досягнення, такі як публікації, нагороди, патенти або гранти.
• Відмінні аналітичні, комунікативні, презентацій