Computational Chemist - Generative Molecule & Protein Design — Roche

Vollständige Beschreibung

Bei Roche können Sie sich als Sie selbst zeigen, umarmt für die einzigartigen Qualitäten, die Sie mitbringen. Unsere Kultur fördert persönlichen Ausdruck, offenen Dialog und echte Verbindungen, in denen Sie geschätzt, akzeptiert und respektiert werden, wer Sie sind, so dass Sie sowohl persönlich als auch beruflich gedeihen können. Auf diese Weise wollen wir Krankheiten verhindern, stoppen und heilen und sicherstellen, dass jeder heute und für die kommenden Generationen Zugang zu medizinischer Versorgung hat. Treten Sie Roche bei, wo jede Stimme wichtig ist.

Die Position

Eine gesündere Zukunft. Das ist es, was uns antreibt, innovativ zu sein. Die Wissenschaft kontinuierlich voranzubringen und sicherzustellen, dass jeder Zugang zu der Gesundheitsversorgung hat, die er heute und für kommende Generationen benötigt. Eine Welt schaffen, in der wir alle mehr Zeit mit den Menschen haben, die wir lieben. Das macht uns zu Roche. Bei Roche Sequencing Solutions entwickeln wir die nächste Generation von Sequenzierungs- und Diagnoseplattformen, die auf fortschrittlichen Berechnungen und KI basieren. Als Teil unseres Kapitels Computational Science & Informatics sitzen Sie an der Schnittstelle zwischen Computerchemie, Strukturbiologie und angewandter KI, um sich direkt auf reale kommerzielle Instrumente und F & E-Workflows auszuwirken.

Die Chance Sie werden einer innovativen, kollaborativen Umgebung beitreten, in der Sie:

• Drive Molecular & Protein Design: Aufbau und Ausführung von struktur- und ligandenbasierten virtuellen Screening-Workflows, um neue Substrate, Cofaktoren und kleine Moleküle für unsere Sequenzierungs- und Biokatalyseplattformen zu finden.
• Enzymmodellierung & De Novo Design: Führen Sie fortschrittliche Strukturmodellierungs- und Molekular-Docking-Simulationen an natürlichen und technischen Enzymvarianten durch, wobei der Schwerpunkt auf der Optimierung von Multiligand-Bindungswegen liegt. Führen Sie in silico de novo Enzym-design, die Schaffung von neuartigen protein-Gerüsten und aktiven Standorten zugeschnitten auf multi-ligand-Bindung, optimale Katalyse und verbesserte strukturelle Stabilität.
• Simulieren Sie die Molekulardynamik: Erkunden Sie Konformationsänderungen, Reaktionsmechanismen, Übergangszustände und elektronische Strukturen unter Verwendung fortschrittlicher physikbasierter Modellierungs- und Quantenchemie-Tools.
• Verwenden Sie Computational Tools: Analysieren und optimieren Sie Biopolymere und biomimetische Polymere, indem Sie reiche interne Datensätze nutzen, um neue Derivate zu entwerfen und die für die Sequenzierung und Diagnoseleistung relevanten Eigenschaften abzustimmen.
• Advance Generative AI Pipelines: Entwicklung und Skalierung generativer Workflows (einschließlich Transformer, GNNs und Diffusionsmodelle) für die eigenschaftsgeführte Molekülerzeugung und Computer-Aided Synthesis Planning (CASP).
• Collaborate for Impact: Partnerschaft eng mit experimentellen Nasslabor-Biochemikern, Proteiningenieuren und synthetischen Chemikern, um computergestützte Erkenntnisse in reale Experimente umzusetzen.
• Pilot Emerging Technologies: Scout und Implementierung modernster Tools aus der Literatur und dem dynamischen lokalen KI-Ökosystem in Workflows in Produktionsqualität.

Wer du bist Sie sind ein neugieriger, kooperativer und motivierter Wissenschaftler, der es liebt, physikbasierte Modellierung mit modernem maschinellem Lernen zu kombinieren, um komplexe biologische Rätsel zu lösen. Sie erklären unterschiedlichen Teams komplexe Modelle klar, schätzen reproduzierbare Forschung und freuen sich darauf, Experimente zu entwickeln, die die digitale und physische Welt verbinden.

• Sie haben einen Ph.D. Computational Chemistry, Biochemie, Biophysik, Strukturbiologie oder einen hoch quantitativen verwandten Bereich oder einen Master-Abschluss in Computational Chemistry, Biochemie mit 2 Jahren verwandter Erfahrung oder Bachelor mit 3 Jahren verwandter Erfahrung.
• Sie haben mehr als 1 Jahr intensive Forschungserfahrung (akademisch oder Industrie), die sich auf Proteinmodellierung, molekulares Design, virtuelles Screening oder AI / ML für Moleküle konzentriert.
• Sie haben praktische Erfahrung mit Andock-Tools, Molekulardynamik-Paketen (wie GROMACS, AMBER oder OpenMM) und Quantenchemie-Tools.
• Sie beherrschen Python (NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch) in Kombination mit praktischer Erfahrung mit RDKit für die Cheminformatik und die Entwicklung generativer molekularer Modelle.
• Sie haben ein starkes Verständnis von Enzymkinetik, Bindung Thermodynamik, Übergangszustand