Computational Chemist - Generative Molecule & Protein Design — Roche

Descrizione completa

A Roche potete presentarvi come voi stessi, abbracciati per le qualità uniche che portate. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e i legami genuini, dove siete valorizzati, accettati e rispettati per chi siete, permettendovi di prosperare sia personalmente che professionalmente. Questo è il modo in cui vogliamo prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso alla salute oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta.

La posizione

Un futuro più sano. È ciò che ci spinge a innovare. Per avanzare continuamente la scienza e garantire che tutti abbiano accesso alla salute di cui hanno bisogno oggi e per le generazioni a venire. Creare un mondo in cui tutti abbiamo più tempo con le persone che amiamo. Questo è ciò che ci rende Roche. A Roche Sequencing Solutions, stiamo costruendo la prossima generazione di piattaforme di sequenziamento e diagnostica alimentate da computazione avanzata e AI. Nell'ambito del nostro Capitolo Computational Science & Informatics, ci siederà all'intersezione della chimica computazionale, della biologia strutturale e dell'AI applicata per influenzare direttamente gli strumenti commerciali reali e i flussi di lavoro R&D.

L'opportunità Ti unirai ad un ambiente innovativo e collaborativo dove potrai:

• Drive Molecular & Protein Design: Costruire e eseguire processi di screening virtuali basati sulla struttura e basati su leganti per trovare nuovi substrati, cofattori e piccole molecole per le nostre piattaforme di sequenziamento e biocatalisi.
• Enzyme Modeling & De Novo Design: Eseguire simulazioni di modellazione strutturale avanzata e di docking molecolari sulle varianti di enzimi naturali e ingegnerizzati, con una forte attenzione all'ottimizzazione di percorsi multi-ligand binding. Piombo in silico de novo enzima design, creando nuove impalcature proteiche e siti attivi su misura per legatura multi-ligand, catalisi ottimale e stabilità strutturale migliorata.
• Simulate Molecular Dynamics: Esplora i cambiamenti conformativi, i meccanismi di reazione, gli stati di transizione e le strutture elettroniche utilizzando strumenti di modellazione basati sulla fisica avanzata e di chimica quantistica.
• Usi Strumenti computazionali: Analizzare e ottimizzare i biopolimeri e i polimeri biomimetici, sfruttando ricchi set di dati interni per progettare nuove proprietà derivati e sintonizzate rilevanti per la sequenziamento e le prestazioni diagnostiche.
• Advance Generative AI Pipelines: Sviluppare e scalare i flussi di lavoro generativi (tra cui Transformers, GNN e modelli di diffusione) per la generazione di molecole guidate dalla proprietà e la pianificazione della sintesi computerizzata (CASP).
• Collaborare per Impact: collaborare a stretto contatto con biochimisti sperimentali a lastra bagnata, ingegneri proteici e chimici sintetici per trasformare le intuizioni computazionali in esperimenti nel mondo reale.
• Pilot Emerging Technologies: scout e implementa strumenti all'avanguardia dalla letteratura e dal vibrante ecosistema AI locale nei flussi di lavoro di livello produttivo.

Chi sei

Sei uno scienziato curioso, collaborativo e guidato che ama combinare la modellazione fisica con l'apprendimento moderno della macchina per risolvere complessi puzzle biologici. Spieghi modelli complessi chiaramente a team diversi, ricerca riproducibile di valore, e sono entusiasti di co-progettare esperimenti che colmano i mondi digitali e fisici.

• Hai un Ph.D. Chimica Computazionale, Biochimica, Biofisica, Biologia Strutturale, o un campo altamente quantitativo correlato o un Master in Chimica Computazionale, Biochimica con 2 anni di esperienza correlate o Bachelor con 3 anni di esperienza relativa.
• Hai un'esperienza di ricerca intensiva di 1+ anni (accademica o industria) focalizzata sulla modellazione delle proteine, progettazione molecolare, screening virtuale, o AI/ML per le molecole.
• Hai esperienza pratica con strumenti di docking, pacchetti di dinamiche molecolari (come GROMACS, AMBER o OpenMM) e strumenti di chimica quantistica.
• Sei esperto in Python (NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch) combinato con esperienza pratica utilizzando RDKit per la cheminformatica e lo sviluppo di modelli molecolari generativi.
• Hai una forte presa di cinetica enzimatica, termodinamica vincolante, transizione-stato