직무 소개
Turing 소개
Turing은 세계 선도적인 AGI 인프라 기업 중 하나로, 최첨단 AI 연구소와 협력하여 고품질 학습 데이터, 평가, 엔지니어링 인재를 통해 모델 개발을 가속합니다.
직무 개요:
최첨단 AI 과학 평가 이니셔티브의 일환으로 단백질 공학을 위한 고급 생성형 AI 접근법을 탐색하고 평가할, 경력 있는 전산 단백질 설계 전문가를 찾고 있습니다.
이 직무에서는 신규(de novo) 단백질 생성, 확산(diffusion) 기반 구조 설계, 단백질 바인더 개발, 서열-구조 최적화와 관련된 도전적인 과학 평가 과업을 개발하게 됩니다. 계산 실험을 독립적으로 수행하고, AI가 생성한 단백질 설계를 평가하며, 단백질 공학에서 생성형 AI 모델의 역량과 한계를 평가하기 위한 재현 가능한 벤치마크와 기술적 개념 증명(PoC) 결과를 개발합니다.
담당 업무:
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신규(de novo) 단백질 설계, 표적 조건부 바인더 생성, 모티프 스캐폴딩, 서열-구조 최적화와 관련된 과학적으로 엄밀한 평가 과업을 설계합니다.
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생성형 AI 모델, 확산 기반 접근법, 기존의 확립된 단백질 공학 도구를 활용하여 전산 단백질 설계 워크플로를 개발하고 실행합니다.
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과업의 입력, 생물학적 제약 조건, 기대 출력, 평가 기준, 재현 가능한 실험 프로토콜을 정의합니다.
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AI가 생성한 단백질 서열과 구조를 폴딩 신뢰도, 구조 안정성 예측, 기하학적 타당성, 인터페이스 품질, 신규성, 생물학적 개연성 측면에서 평가합니다.
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단백질 폴딩, 서열-구조 관계, 단백질-단백질 상호작용을 분석하여 생성된 설계의 품질과 실현 가능성을 평가합니다.
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모델 성능을 평가하기 위한 객관적인 채점 루브릭, 참조 분석, 계산 기반 검증 방법을 개발합니다.
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모델의 한계, 실패 사례, 비현실적인 구조 예측, 생성된 단백질 설계의 잠재적 약점을 파악합니다.
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계산 예측과 실험으로 검증된 결과를 구분하고, 과학적 가정과 한계를 문서화합니다.
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재현 가능한 평가 벤치마크, 계산 분석 보고서, 기술 문서를 준비합니다.
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결과를 간결한 기술 보고서로 요약하고 과학 AI 평가 이니셔티브를 위한 개념 증명 시연에 기여합니다.
찾고 있는 인재:
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전산생물학, 구조생물학, 생물정보학, 생화학, 단백질 공학 또는 이에 밀접하게 관련된 분야의 박사 학위(재학 중 또는 취득).
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다음 주요 분야 중 하나 이상에서의 실무 경험: 전산 단백질 설계, 단백질 구조 예측, 분자 모델링, 단백질 공학.
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단백질 폴딩, 단백질 구조-기능 관계, 분자 간 상호작용, 서열-구조 최적화에 대한 깊은 이해.
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RFdiffusion, ProteinMPNN, AlphaFold, Rosetta, PyMOL, ChimeraX와 같은 전산 단백질 설계 및 구조 분석 도구에 대한 실무적 이해.
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Python에 대한 뛰어난 프로그래밍 능력과 전산생물학 워크플로를 개발하거나 실행한 경험.
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FASTA, PDB, mmCIF와 같은 단백질 서열 및 구조 데이터 형식을 다뤄 본 경험.
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단백질 구조를 평가하고, 계산 예측을 해석하며, 생성된 설계의 과학적 타당성을 평가할 수 있는 능력.
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실험을 독립적으로 설계하고, 결과를 평가하며, 기술적 한계를 파악할 수 있는 뛰어난 분석 및 문제 해결 능력.
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과학적 발견, 평가 방법론, 기술 보고서를 문서화하기 위한 우수한 글쓰기 소통 능력.
우대 사항:
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생성형 AI 또는 확산 기반 단백질 설계 모델, 특히 RFdiffusion 또는 유사한 접근법 사용 경험.
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신규(de novo) 단백질 설계, 단백질 바인더 설계, 모티프 스캐폴딩 또는 효소 공학 실무 경험.
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단백질 서열 최적화, 구조 정밀화, 단백질-단백질 도킹 또는 계산 기반 친화도 평가 경험.
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계산 기반 스크리닝, 단백질 설계 벤치마킹, 자동화된 평가 파이프라인에 대한 이해.
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과학 평가 과업, 채점 루브릭, 참조 솔루션 또는 재현 가능한 계산 벤치마크를 개발한 경험.
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AI가 생성한 생물학적 구조, 과학 파운데이션 모델 또는 생성형 단백질 설계 시스템을 평가한 경험.
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전산 단백질 공학, 분자 시뮬레이션 또는 구조 생물정보학과 관련된 연구 경험.
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전산생물학 또는 단백질 설계 분야의 논문 발표, 연구 기여 또는 오픈 소스 개발 경험.
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AI 학습, 과학 모델 평가, 기술적 개념 증명 개발 또는 연구 협업 경험.
기대 산출물:
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명확하게 정의된 입력, 기대 출력, 객관적인 채점 루브릭을 포함한, 엄선된 재현 가능한 전산 단백질 설계 평가 과업 모음.
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구조 품질, 생물학적 개연성, 모델의 한계, 실패 사례를 문서화한 AI 생성 단백질 설계의 계산 분석.
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평가 결과를 요약한 간결한 기술 보고서와, 잠재적인 과학 AI 평가 파트너십을 위한 개념 증명 시연.
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제안 조건:
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필수 투입 조건: 하루 최소 4시간, 주당 40시간이며 PST와 4시간 겹침.
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고용 형태: 계약자 배정(의료 혜택 및 유급 휴가 없음)
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계약 기간: 1개월; [예상 시작일은 다음 주]
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근무 지역: 인도, 파키스탄, 나이지리아, 케냐, 이집트, 가나, 방글라데시, 튀르키예, 멕시코