Acerca del puesto
Acerca de Turing
Turing es una de las principales empresas de infraestructura AGI del mundo y trabaja con laboratorios de IA de vanguardia para acelerar el desarrollo de modelos mediante datos de entrenamiento de alta calidad, evaluaciones y talento de ingeniería.
Descripción del puesto:
Buscamos expertos con experiencia en diseño computacional de proteínas para explorar y evaluar enfoques avanzados de IA generativa aplicados a la ingeniería de proteínas, como parte de una iniciativa de evaluación científica de IA de vanguardia.
En este puesto desarrollará tareas de evaluación científica exigentes que abarcan la generación de proteínas de novo, el diseño de estructuras basado en difusión, el desarrollo de aglutinantes de proteínas (binders) y la optimización de secuencia–estructura. Llevará a cabo experimentos computacionales de forma independiente, evaluará diseños de proteínas generados por IA y desarrollará puntos de referencia reproducibles y resultados técnicos de prueba de concepto para evaluar las capacidades y las limitaciones de los modelos de IA generativa en la ingeniería de proteínas.
Qué hará:
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Diseñar tareas de evaluación científicamente rigurosas que abarquen el diseño de proteínas de novo, la generación de binders condicionada a una diana, el andamiaje de motivos (motif scaffolding) y la optimización de secuencia–estructura.
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Desarrollar y ejecutar flujos de trabajo de diseño computacional de proteínas con modelos de IA generativa, enfoques basados en difusión y herramientas consolidadas de ingeniería de proteínas.
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Definir las entradas de las tareas, las restricciones biológicas, los resultados esperados, los criterios de evaluación y los protocolos experimentales reproducibles.
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Evaluar las secuencias y estructuras de proteínas generadas por IA en cuanto a confianza de plegamiento, predicciones de estabilidad estructural, validez geométrica, calidad de la interfaz, novedad y plausibilidad biológica.
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Analizar el plegamiento de proteínas, las relaciones secuencia–estructura y las interacciones proteína–proteína para valorar la calidad y la viabilidad de los diseños generados.
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Desarrollar rúbricas de puntuación objetivas, análisis de referencia y métodos de validación computacional para evaluar el rendimiento de los modelos.
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Identificar las limitaciones de los modelos, los casos de fallo, las predicciones estructurales poco realistas y los posibles puntos débiles de los diseños de proteínas generados.
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Distinguir las predicciones computacionales de los resultados validados experimentalmente y documentar los supuestos y las limitaciones científicas.
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Preparar puntos de referencia de evaluación reproducibles, informes de análisis computacional y documentación técnica.
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Resumir los hallazgos en informes técnicos concisos y contribuir a demostraciones de prueba de concepto para iniciativas de evaluación científica de IA.
Qué buscamos:
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Doctorado (Ph.D.) en curso o finalizado en Biología Computacional, Biología Estructural, Bioinformática, Bioquímica, Ingeniería de Proteínas o una disciplina estrechamente relacionada.
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Experiencia práctica en al menos un área principal: diseño computacional de proteínas, predicción de la estructura de proteínas, modelado molecular o ingeniería de proteínas.
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Sólida comprensión del plegamiento de proteínas, de las relaciones estructura–función de las proteínas, de las interacciones moleculares y de la optimización de secuencia–estructura.
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Familiaridad práctica con herramientas de diseño computacional de proteínas y de análisis estructural como RFdiffusion, ProteinMPNN, AlphaFold, Rosetta, PyMOL o ChimeraX.
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Sólidas habilidades de programación en Python, con experiencia en el desarrollo o la ejecución de flujos de trabajo de biología computacional.
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Experiencia en el trabajo con formatos de datos de secuencias y estructuras de proteínas como FASTA, PDB y mmCIF.
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Capacidad para evaluar estructuras de proteínas, interpretar predicciones computacionales y valorar la validez científica de los diseños generados.
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Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, con capacidad para diseñar experimentos, evaluar resultados e identificar limitaciones técnicas de forma independiente.
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Excelentes habilidades de comunicación escrita para documentar hallazgos científicos, metodologías de evaluación e informes técnicos.
Se valora:
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Experiencia con modelos de diseño de proteínas basados en IA generativa o en difusión, en particular RFdiffusion o enfoques similares.
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Experiencia práctica en diseño de proteínas de novo, diseño de binders de proteínas, andamiaje de motivos (motif scaffolding) o ingeniería de enzimas.
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Experiencia en optimización de secuencias de proteínas, refinamiento estructural, acoplamiento (docking) proteína–proteína o evaluación computacional de la afinidad.
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Familiaridad con el cribado computacional, la evaluación comparativa del diseño de proteínas y los pipelines de evaluación automatizados.
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Experiencia en el desarrollo de tareas de evaluación científica, rúbricas de puntuación, soluciones de referencia o puntos de referencia computacionales reproducibles.
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Experiencia en la evaluación de estructuras biológicas generadas por IA, modelos fundacionales científicos o sistemas generativos de diseño de proteínas.
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Experiencia investigadora en ingeniería computacional de proteínas, simulaciones moleculares o bioinformática estructural.
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Publicaciones, contribuciones de investigación o experiencia en desarrollo de código abierto en biología computacional o diseño de proteínas.
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Experiencia previa en entrenamiento de IA, evaluación de modelos científicos, desarrollo de pruebas de concepto técnicas o colaboraciones de investigación.
Entregables esperados:
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Una colección seleccionada de tareas reproducibles de evaluación del diseño computacional de proteínas, con entradas claramente definidas, resultados esperados y rúbricas de puntuación objetivas.
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Análisis computacional de diseños de proteínas generados por IA, que documente la calidad estructural, la plausibilidad biológica, las limitaciones de los modelos y los casos de fallo.
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Un informe técnico conciso que resuma los hallazgos de la evaluación, respaldado por una demostración de prueba de concepto para una posible alianza de evaluación científica de IA.
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Detalles de la oferta:
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Dedicación requerida: Al menos 4 horas al día y 40 horas por semana, con 4 horas de solapamiento con el horario PST.
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Tipo de contratación : Asignación como contratista (sin cobertura médica ni permisos remunerados)
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Duración del contrato : 1 mes; [la fecha de inicio prevista es la próxima semana]
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Ubicación : India, Pakistán, Nigeria, Kenia, Egipto, Ghana, Bangladés, Turquía, México