À propos du poste
À propos de Turing
Turing est l’une des principales entreprises d’infrastructure AGI au monde, qui travaille avec des laboratoires d’IA de pointe pour accélérer le développement de modèles grâce à des données d’entraînement de haute qualité, des évaluations et des talents en ingénierie.
Présentation du poste :
Nous recherchons des experts expérimentés en conception computationnelle de protéines pour explorer et évaluer des approches avancées d’IA générative appliquées à l’ingénierie des protéines, dans le cadre d’une initiative d’évaluation scientifique de l’IA de pointe.
Dans ce rôle, vous développerez des tâches d’évaluation scientifique exigeantes portant sur la génération de protéines de novo, la conception de structures par diffusion, le développement de liants de protéines (binders) et l’optimisation séquence–structure. Vous mènerez de manière autonome des expériences computationnelles, évaluerez des conceptions de protéines générées par l’IA et développerez des référentiels reproductibles ainsi que des résultats techniques de preuve de concept afin d’évaluer les capacités et les limites des modèles d’IA générative en ingénierie des protéines.
Vos missions :
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Concevoir des tâches d’évaluation scientifiquement rigoureuses portant sur la conception de protéines de novo, la génération de liants conditionnée par une cible, l’échafaudage de motifs (motif scaffolding) et l’optimisation séquence–structure.
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Développer et exécuter des flux de travail de conception computationnelle de protéines à l’aide de modèles d’IA générative, d’approches par diffusion et d’outils d’ingénierie des protéines établis.
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Définir les entrées des tâches, les contraintes biologiques, les sorties attendues, les critères d’évaluation et des protocoles expérimentaux reproductibles.
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Évaluer les séquences et structures de protéines générées par l’IA en termes de confiance de repliement, de prédictions de stabilité structurale, de validité géométrique, de qualité d’interface, de nouveauté et de plausibilité biologique.
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Analyser le repliement des protéines, les relations séquence–structure et les interactions protéine–protéine afin d’évaluer la qualité et la faisabilité des conceptions générées.
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Élaborer des grilles de notation objectives, des analyses de référence et des méthodes de validation computationnelle pour évaluer les performances des modèles.
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Identifier les limites des modèles, les cas d’échec, les prédictions structurales irréalistes et les faiblesses potentielles des conceptions de protéines générées.
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Distinguer les prédictions computationnelles des résultats validés expérimentalement, et documenter les hypothèses scientifiques et les limites.
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Préparer des référentiels d’évaluation reproductibles, des rapports d’analyse computationnelle et de la documentation technique.
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Synthétiser les résultats dans des rapports techniques concis et contribuer à des démonstrations de preuve de concept pour des initiatives d’évaluation scientifique de l’IA.
Profil recherché :
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Doctorat (en cours ou obtenu) en biologie computationnelle, biologie structurale, bio-informatique, biochimie, ingénierie des protéines ou dans une discipline très proche.
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Expérience concrète dans au moins un domaine majeur : conception computationnelle de protéines, prédiction de structure des protéines, modélisation moléculaire ou ingénierie des protéines.
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Solide compréhension du repliement des protéines, des relations structure–fonction des protéines, des interactions moléculaires et de l’optimisation séquence–structure.
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Familiarité pratique avec les outils de conception computationnelle de protéines et d’analyse structurale tels que RFdiffusion, ProteinMPNN, AlphaFold, Rosetta, PyMOL ou ChimeraX.
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Solides compétences en programmation Python, avec une expérience du développement ou de l’exécution de flux de travail de biologie computationnelle.
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Expérience des formats de données de séquences et de structures de protéines tels que FASTA, PDB et mmCIF.
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Capacité à évaluer des structures de protéines, à interpréter des prédictions computationnelles et à juger de la validité scientifique des conceptions générées.
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Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, avec la capacité de concevoir des expériences de manière autonome, d’évaluer les résultats et d’identifier les limites techniques.
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Excellentes compétences de communication écrite pour documenter les résultats scientifiques, les méthodologies d’évaluation et les rapports techniques.
Atouts :
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Expérience des modèles de conception de protéines par IA générative ou par diffusion, en particulier RFdiffusion ou des approches similaires.
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Expérience concrète de la conception de protéines de novo, de la conception de liants de protéines, de l’échafaudage de motifs (motif scaffolding) ou de l’ingénierie d’enzymes.
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Expérience de l’optimisation de séquences de protéines, du raffinement structural, de l’amarrage protéine–protéine (docking) ou de l’évaluation computationnelle de l’affinité.
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Familiarité avec le criblage computationnel, l’évaluation comparative de la conception de protéines et les pipelines d’évaluation automatisés.
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Expérience du développement de tâches d’évaluation scientifique, de grilles de notation, de solutions de référence ou de référentiels computationnels reproductibles.
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Expérience de l’évaluation de structures biologiques générées par l’IA, de modèles de fondation scientifiques ou de systèmes de conception générative de protéines.
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Expérience de recherche portant sur l’ingénierie computationnelle des protéines, les simulations moléculaires ou la bio-informatique structurale.
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Publications, contributions à la recherche ou expérience de développement open source en biologie computationnelle ou en conception de protéines.
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Expérience préalable dans l’entraînement d’IA, l’évaluation de modèles scientifiques, le développement de preuves de concept techniques ou des collaborations de recherche.
Livrables attendus :
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Une collection organisée de tâches reproductibles d’évaluation de la conception computationnelle de protéines, comprenant des entrées clairement définies, des sorties attendues et des grilles de notation objectives.
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Une analyse computationnelle de conceptions de protéines générées par l’IA, documentant la qualité structurale, la plausibilité biologique, les limites des modèles et les cas d’échec.
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Un rapport technique concis résumant les résultats de l’évaluation, appuyé par une démonstration de preuve de concept pour un éventuel partenariat d’évaluation scientifique de l’IA.
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Détails de l’offre :
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Engagement requis : au moins 4 heures par jour et 40 heures par semaine, avec 4 heures de chevauchement avec le fuseau PST.
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Type de contrat : mission en tant que contractuel indépendant (sans couverture santé ni congés payés)
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Durée du contrat : 1 mois ; [date de début prévue la semaine prochaine]
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Lieu : Inde, Pakistan, Nigeria, Kenya, Égypte, Ghana, Bangladesh, Turquie, Mexique