À propos du poste
Intitulé du poste : Scientifique en chimie computationnelle, biologie structurale et découverte de médicaments (PhD)
Type de poste : Contractant
Lieu : À distance (monde entier)
Résumé du poste : Dans ce rôle, vous mettrez votre expertise au service de l'entraînement de systèmes d'IA de nouvelle génération. Votre travail façonnera la manière dont les modèles apprennent, raisonnent et fonctionnent grâce à des données réelles de haute qualité.
Principales responsabilités
- Concevoir et rédiger des problèmes scientifiques difficiles de niveau expert en chimie computationnelle, biologie structurale et découverte de médicaments, avec des solutions claires et vérifiables.
- Examiner et évaluer les productions des modèles d'IA pour leur exactitude scientifique, leur rigueur et leur profondeur de raisonnement, en identifiant les erreurs subtiles que des non-spécialistes manqueraient.
- Élaborer des grilles d'évaluation détaillées et des réponses de référence fondées sur la littérature primaire et les méthodologies établies.
- Appliquer votre expertise du domaine dans des domaines tels que la modélisation et la simulation moléculaires, la prédiction et la conception de structures protéiques, le criblage virtuel et l'amarrage moléculaire, la modélisation QSAR/ADMET, et l'analyse de données de protéomique/métabolomique.
- Fournir des explications écrites claires de votre raisonnement, afin que d'autres experts puissent le suivre et le valider.
- Respecter les normes de qualité grâce à des cycles itératifs de retour d'information et d'évaluation par les pairs.
Qualifications requises (OBLIGATOIRES)
- Doctorat en chimie computationnelle, biologie structurale, biophysique, bioinformatique, chimie médicinale, biochimie ou un domaine étroitement apparenté.
- Expérience de recherche pratique dans un laboratoire universitaire ou industriel (une expérience en laboratoire humide est un plus).
- Anglais écrit et parlé professionnel (C1 ou supérieur).
Compétences appréciées
- Expérience de recherche postdoctorale ou industrielle (pharma/biotech) en découverte de médicaments ou en biologie structurale.
- Solide dossier de publications, en particulier des articles en tant que premier auteur dans des revues pertinentes.
- Modélisation et simulation moléculaires : GROMACS, AMBER, NAMD, OpenMM, méthodes d'énergie libre (FEP/TI).
- Prédiction et conception de structures : AlphaFold, Rosetta, modélisation par homologie, interprétation de données de cryo-EM / cristallographie par rayons X.
- Amarrage moléculaire et criblage virtuel : AutoDock, Glide, Schrödinger Suite, MOE.
- Chémoinformatique : RDKit, QSAR/QSPR, prédiction ADMET, empreintes moléculaires, conception de bibliothèques.
- Protéomique et métabolomique : LC-MS/MS, MaxQuant, flux de travail DIA/DDA, analyse des PTM, métabolomique non ciblée.
- Programmation : Python (requis en pratique), plus R, Bash ou équivalent ; une expérience de l'apprentissage automatique pour la prédiction de propriétés moléculaires (GNN, modèles génératifs) est un plus.
- Expérience de l'évaluation comparative, de l'évaluation de modèles ou de la rédaction/révision scientifique.
- Capacité à expliquer clairement et précisément par écrit des concepts scientifiques complexes.