Job expired!
Огляд компанії:
Заснована Flagship Pioneering у 2021 році, Metaphore Biotechnologies має на меті революціонізувати відкриття ліків. Використовуючи нашу новаторську платформу MIMIC™, ми інтегруємо машинне навчання з молекулярною імітацією для створення терапевтичних засобів, які викликають специфічні біологічні реакції, націлюючи області, раніше вважалися недосяжними. Нещодавно ми оголосили про співпрацю з Novo Nordisk вартістю $600 млн для розробки терапевтичних засобів нового покоління для управління ожирінням.
Як проект Flagship Pioneering, Metaphore Biotechnologies користується спадщиною інновацій, приєднуючись до рядів успішних компаній, таких як Moderna Therapeutics (NASDAQ: MRNA), Editas Medicine (NASDAQ: EDIT), Omega Therapeutics (NASDAQ: OMGA) та кілька інших. Унікальний підхід Flagship, заснований на гіпотезах, став каталізатором понад 100 наукових брендів з 2000 року. У 2021 році Flagship отримала світове визнання, посівши 12 місце в списку Fortune "Change the World" за свій позитивний соціальний та екологічний вплив.
Metaphore Biotechnologies шукає пристрасного вченого з обчислювального дизайну білків та машинного навчання для приєднання до нашої динамічної команди. Ця роль передбачає роботу на стику фізичного та машинного навчання для вирішення складних завдань щодо відкриття та оптимізації терапевтичних біомолекул. Як ключовий член команди з моделювання, ви будете залучені до завдань, таких як de novo дизайн, оптимізація за кількома параметрами, зворотне згортання та моделювання послідовність-структура-функція.
Тісна співпраця з пре-клінічними та платформними командами Metaphore буде необхідною для оптимального розвитку молекул та визначення навчальних та валідаційних даних для розробки методів. Ідеальний кандидат повинен мати міцний досвід з молекулярного моделювання, обчислювальною біологією та передовими методами глибокого навчання.
- Розробка, впровадження та оцінка методологій для структурного дизайну білків.
- Співпраця з пре-клінічною командою для розробки та оптимізації молекул для досягення терапевтичних цілей програми.
- Робота з науковцями платформи для визначення та генерування даних для навчання та валідації для оптимальної розробки методів.
- Бути в курсі досягнень у макромолекулярному моделюванні та машинному навчанні.
- Ph.D. з обчислювальної біології, біоінженерії, комп'ютерних наук або суміжних галузей. Досвід роботи після закінчення аспірантури є перевагою.
- Досвід у макромолекулярному моделюванні, докінгу та дизайні білків. Знання Rosetta сильно бажано; досвід в молекулярній динаміці є плюсом.
- Професійне володіння моделюванням та дизайном антитіл або молекул, схожих на антитіла.
- Експертні знання сучасних інструментів глибокого навчання для дизайну білків, таких як AlphaFold2, RoseTTAFold, RFdiffusion.
- Досвід розробки моделей машинного навчання у дизайні білків або прогнозуванні властивостей білків.
