Informazioni sul ruolo
Titolo del ruolo: Scienziato in Chimica Computazionale, Biologia Strutturale e Scoperta di Farmaci (PhD)
Tipo di ruolo: Collaboratore a contratto (contractor)
Sede: Da remoto (in tutto il mondo)
Sintesi del ruolo: In questo ruolo, Lei applicherà la propria competenza per contribuire ad addestrare i sistemi di IA di prossima generazione. Il Suo lavoro determinerà il modo in cui i modelli apprendono, ragionano e operano, grazie a input di alta qualità tratti dal mondo reale.
Responsabilità principali
- Ideare e redigere problemi scientifici impegnativi, di livello esperto, in chimica computazionale, biologia strutturale e scoperta di farmaci, con soluzioni chiare e verificabili.
- Rivedere e valutare gli output dei modelli di IA in termini di accuratezza scientifica, rigore e profondità del ragionamento, individuando errori sottili che i non specialisti non noterebbero.
- Sviluppare rubriche dettagliate e risposte di riferimento fondate sulla letteratura primaria e su metodologie consolidate.
- Applicare la propria competenza di dominio in ambiti quali modellazione e simulazione molecolare, predizione e progettazione della struttura delle proteine, screening virtuale e docking, modellazione QSAR/ADMET e analisi di dati di proteomica/metabolomica.
- Fornire spiegazioni scritte chiare del proprio ragionamento, in modo che altri esperti possano seguirlo e convalidarlo.
- Rispettare gli standard di qualità attraverso cicli di feedback iterativo e di revisione tra pari.
Qualifiche richieste (OBBLIGATORIE)
- Dottorato di ricerca (PhD) in Chimica Computazionale, Biologia Strutturale, Biofisica, Bioinformatica, Chimica Farmaceutica, Biochimica o in un campo strettamente correlato.
- Esperienza di ricerca pratica in un laboratorio accademico o industriale (l'esperienza in wet lab è un vantaggio).
- Inglese professionale scritto e parlato (livello C1 o superiore).
Competenze preferenziali
- Esperienza di ricerca post-dottorale o in ambito industriale (farmaceutico/biotech) nella scoperta di farmaci o nella biologia strutturale.
- Solido curriculum di pubblicazioni, in particolare articoli come primo autore su riviste pertinenti.
- Modellazione e simulazione molecolare: GROMACS, AMBER, NAMD, OpenMM, metodi di energia libera (FEP/TI).
- Predizione e progettazione di strutture: AlphaFold, Rosetta, modellazione per omologia, interpretazione di dati di crio-EM / cristallografia a raggi X.
- Docking e screening virtuale: AutoDock, Glide, Schrödinger Suite, MOE.
- Chemioinformatica: RDKit, QSAR/QSPR, predizione ADMET, fingerprinting, progettazione di librerie.
- Proteomica e metabolomica: LC-MS/MS, MaxQuant, flussi di lavoro DIA/DDA, analisi delle PTM, metabolomica untargeted.
- Programmazione: Python (richiesto nella pratica), più R, Bash o simili; l'esperienza con il ML per la predizione di proprietà molecolari (GNN, modelli generativi) è un vantaggio.
- Esperienza di benchmarking, valutazione di modelli o scrittura/revisione scientifica.
- Capacità di spiegare per iscritto concetti scientifici complessi in modo chiaro e preciso.