Über die Stelle
Über Turing
Turing ist eines der weltweit führenden AGI-Infrastrukturunternehmen und arbeitet mit KI-Spitzenlaboren zusammen, um die Modellentwicklung durch hochwertige Trainingsdaten, Evaluierungen und Engineering-Talente zu beschleunigen.
Überblick über die Rolle:
Wir suchen erfahrene Expertinnen und Experten für computergestütztes Proteindesign, die im Rahmen einer wissenschaftlichen Evaluierungsinitiative für KI-Spitzenmodelle fortgeschrittene generative KI-Ansätze für das Protein-Engineering erkunden und bewerten.
In dieser Rolle entwickeln Sie anspruchsvolle wissenschaftliche Evaluierungsaufgaben zu De-novo-Proteingenerierung, diffusionsbasiertem Strukturdesign, Entwicklung von Protein-Bindern und Sequenz-Struktur-Optimierung. Sie führen eigenständig rechnergestützte Experimente durch, bewerten KI-generierte Proteindesigns und entwickeln reproduzierbare Benchmarks sowie technische Proof-of-Concept-Ergebnisse, um die Fähigkeiten und Grenzen generativer KI-Modelle im Protein-Engineering zu beurteilen.
Ihre Aufgaben:
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Entwurf wissenschaftlich strenger Evaluierungsaufgaben zu De-novo-Proteindesign, zielkonditionierter Binder-Generierung, Motiv-Scaffolding und Sequenz-Struktur-Optimierung.
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Entwicklung und Ausführung rechnergestützter Proteindesign-Workflows mit generativen KI-Modellen, diffusionsbasierten Ansätzen und etablierten Werkzeugen des Protein-Engineerings.
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Definition von Aufgabeneingaben, biologischen Randbedingungen, erwarteten Ausgaben, Bewertungskriterien und reproduzierbaren experimentellen Protokollen.
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Bewertung KI-generierter Proteinsequenzen und -strukturen im Hinblick auf Faltungskonfidenz, Vorhersagen zur strukturellen Stabilität, geometrische Gültigkeit, Grenzflächenqualität, Neuartigkeit und biologische Plausibilität.
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Analyse von Proteinfaltung, Sequenz-Struktur-Beziehungen und Protein-Protein-Wechselwirkungen, um Qualität und Machbarkeit der generierten Designs zu beurteilen.
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Entwicklung objektiver Bewertungsrubriken, Referenzanalysen und rechnergestützter Validierungsmethoden zur Bewertung der Modellleistung.
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Erkennen von Modellgrenzen, Fehlerfällen, unrealistischen Strukturvorhersagen und möglichen Schwächen in generierten Proteindesigns.
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Unterscheidung rechnergestützter Vorhersagen von experimentell validierten Ergebnissen sowie Dokumentation wissenschaftlicher Annahmen und Einschränkungen.
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Vorbereitung reproduzierbarer Evaluierungs-Benchmarks, rechnergestützter Analyseberichte und technischer Dokumentation.
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Zusammenfassung der Ergebnisse in prägnanten technischen Berichten und Beitrag zu Proof-of-Concept-Demonstrationen für wissenschaftliche KI-Evaluierungsinitiativen.
Was wir suchen:
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Ph.D. (laufend oder abgeschlossen) in Computational Biology, Strukturbiologie, Bioinformatik, Biochemie, Protein-Engineering oder einer eng verwandten Disziplin.
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Praktische Erfahrung in mindestens einem Hauptbereich: computergestütztes Proteindesign, Proteinstrukturvorhersage, molekulare Modellierung oder Protein-Engineering.
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Fundiertes Verständnis von Proteinfaltung, Struktur-Funktions-Beziehungen von Proteinen, molekularen Wechselwirkungen und Sequenz-Struktur-Optimierung.
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Praktische Vertrautheit mit Werkzeugen für computergestütztes Proteindesign und Strukturanalyse wie RFdiffusion, ProteinMPNN, AlphaFold, Rosetta, PyMOL oder ChimeraX.
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Fundierte Programmierkenntnisse in Python, mit Erfahrung in der Entwicklung oder Ausführung von Workflows der Computational Biology.
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Erfahrung im Umgang mit Proteinsequenz- und Strukturdatenformaten wie FASTA, PDB und mmCIF.
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Fähigkeit, Proteinstrukturen zu bewerten, rechnergestützte Vorhersagen zu interpretieren und die wissenschaftliche Gültigkeit generierter Designs zu beurteilen.
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Ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, eigenständig Experimente zu entwerfen, Ergebnisse zu bewerten und technische Grenzen zu erkennen.
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Ausgezeichnete schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse, Evaluierungsmethoden und technischer Berichte.
Von Vorteil:
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Erfahrung mit generativer KI oder diffusionsbasierten Proteindesign-Modellen, insbesondere RFdiffusion oder ähnlichen Ansätzen.
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Praktische Erfahrung in De-novo-Proteindesign, Binder-Design, Motiv-Scaffolding oder Enzym-Engineering.
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Erfahrung mit Optimierung von Proteinsequenzen, struktureller Verfeinerung, Protein-Protein-Docking oder rechnergestützter Affinitätsbewertung.
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Vertrautheit mit rechnergestütztem Screening, Benchmarking im Proteindesign und automatisierten Evaluierungs-Pipelines.
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Erfahrung in der Entwicklung wissenschaftlicher Evaluierungsaufgaben, Bewertungsrubriken, Referenzlösungen oder reproduzierbarer rechnergestützter Benchmarks.
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Erfahrung in der Bewertung KI-generierter biologischer Strukturen, wissenschaftlicher Foundation-Modelle oder generativer Proteindesign-Systeme.
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Forschungserfahrung im Bereich computergestütztes Protein-Engineering, molekulare Simulationen oder strukturelle Bioinformatik.
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Publikationen, Forschungsbeiträge oder Erfahrung in der Open-Source-Entwicklung in Computational Biology oder Proteindesign.
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Frühere Erfahrung im KI-Training, in der wissenschaftlichen Modellevaluierung, in der Entwicklung technischer Proof-of-Concepts oder in Forschungskooperationen.
Erwartete Liefergegenstände:
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Eine kuratierte Sammlung reproduzierbarer Evaluierungsaufgaben zum computergestützten Proteindesign, einschließlich klar definierter Eingaben, erwarteter Ausgaben und objektiver Bewertungsrubriken.
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Rechnergestützte Analyse KI-generierter Proteindesigns, die strukturelle Qualität, biologische Plausibilität, Modellgrenzen und Fehlerfälle dokumentiert.
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Ein prägnanter technischer Bericht, der die Evaluierungsergebnisse zusammenfasst, gestützt durch eine Proof-of-Concept-Demonstration für eine mögliche wissenschaftliche KI-Evaluierungspartnerschaft.
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Angebotsdetails:
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Erforderlicher Einsatz: Mindestens 4 Stunden pro Tag und 40 Stunden pro Woche mit einer Überschneidung von 4 Stunden mit PST.
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Beschäftigungsart: Auftragnehmer-Einsatz (kein Anspruch auf Krankheits- oder bezahlten Urlaub)
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Vertragsdauer: 1 Monat; [voraussichtlicher Starttermin ist nächste Woche]
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Standort : Indien, Pakistan, Nigeria, Kenia, Ägypten, Ghana, Bangladesch, Türkei, Mexiko