Scientist, Binding Kinetics

Adaptyv baut ein automatisiertes Labor, das es KI-Agenten ermöglicht, biologische Experimente durchzuführen. Wir betreten die Ära der agentischen Wissenschaft, in der KI-Modelle jetzt neuartige Proteine entwerfen, Hypothesen vorschlagen und experimentelle Ergebnisse iterieren können. Aber sie können die Experimente nicht selbst durchführen - das ist immer noch ein manueller, monatelanger Prozess. Wir bauen die Infrastruktur, die KI-Agenten Zugang zur physischen Welt gibt. Wir sind eines der am schnellsten wachsenden Biotech-Unternehmen, das von führenden Biopharmaunternehmen, fortschrittlichen KI-Labors und Techbio-Unternehmen, die das Feld vorantreiben, vertraut wird. Dies ist eine seltene Gelegenheit, einige der wichtigsten Arbeiten im Biotech-Bereich voranzutreiben.

Unser automatisiertes Labor wird von einem tiefen Software- und Hardware-Stack betrieben: Laboreinrichtungen im Wert von Millionen USD, die in API-kontrollierbare Hardware zurückentwickelt wurden, Dutzende von Geräten, die durch komplexe Workflows orchestriert werden, vollständige Beobachtbarkeit von allem, was im Labor passiert, Verarbeitungs-Pipelines für unordentliche Daten aus der physischen Welt und KI-Systeme, die Produktionsresultate überprüfen und die Entwicklung von Assays beschleunigen.

Wir wachsen schnell und stellen talentierte Personen ein, um die massive Nachfrage nach KI-gesteuerten Experimenten im Feuchtlabor zu skalieren und zu unterstützen.

Über die Rolle

Unser Labor produziert Bindungsdaten schneller, als eine Person sie ansehen kann. Läufe kommen von den Gators und der Carterra, gehen durch unsere Verarbeitungspipeline und landen in einer Überprüfungsschlange. Jemand mit echtem Urteilsvermögen muss dann entscheiden: Ist diese Kurve echt? Ist das ein Anpassungsartefakt oder ein echtes zweizuständiges Bindungsereignis? Wird dieses Replikat geliefert oder wird die Probe erneut durchgeführt? Diese Person sind Sie.

Der zweite Teil des Jobs besteht darin, mit dem Kunden darüber zu sprechen. Wenn ein Designteam eine Platte zurückbekommt und drei ihrer besten Vorhersagen wie Nicht-Binder aussehen, möchten sie mit jemandem sprechen, der erklären kann, warum: Referenzsubtraktion, Avidität, eine Off-Rate am Rand dessen, was das Instrument auflöst, oder einfach ein schlechtes Protein. Sie werden diese Person sein, am Telefon, Ihren Bildschirm teilen und durch Sensorgramme gehen.

Dies ist eine Rolle für einen Wissenschaftler, der sehr gut in Kinetik ist und auch gerne mit Menschen arbeitet. Wenn Sie das eine mögen, aber nicht das andere, werden Sie hier unglücklich sein.

Was Sie tun werden

• Überprüfen Sie die Bindungsdaten, die aus dem Labor kommen. Jeder SPR- und BLI-Lauf durchläuft unsere Verarbeitungspipeline und dann die menschliche Überprüfung, und Sie sind das Expertenauge auf dem Output.
• Beurteilen Sie die Kurven, nicht nur die Zahlen. Eine sauber aussehende Kd bei einer schlechten Anpassung ist schlimmer als keine Zahl überhaupt.
• Überprüfen Sie Daten aus unseren anderen Assays: Thermostabilität, Expression, Entwickelbarkeit, Enzymaktivität. Bindung ist der Kern der Rolle, aber nicht alles.
• Sprechen Sie mit Kunden über ihre Ergebnisse. Durchführbare Durchgänge, Folgefragen und das unangenehme Gespräch, wenn die Daten nicht das sagen, was sie gehofft haben.
• Wandeln Sie die Überprüfung in experimentelles Design um. Wenn etwas erneut durchgeführt werden muss, entscheiden Sie, welche Änderungen vorgenommen werden: Orientierung, Regeneration, Konzentrationsserien oder ein Wechsel von BLI zu SPR für die Sensitivität.
• Analysieren Sie auf Batch-Ebene, nicht nur auf Probenebene. Mit Hunderten von Ergebnissen pro Experiment sollten Sie ein Skript schreiben, um das Muster zu finden, anstatt durch eine Warteschlange zu klicken.
• Füttern Sie das, was Sie gelernt haben, zurück in die Pipeline. Wenn Sie einen Fall erwischen, in dem die Automatisierung etwas übersehen hat, wird dies eine konkrete Anforderung für das Softwareteam.
• Arbeiten Sie eng mit der Produktion (was tatsächlich im Labor passiert), QC (systematische Qualität) und dem Kundenerfolg (die Beziehung rund um die Wissenschaft) zusammen.

Was wir suchen

• MSc / PhD in Biochemie, Biophysik oder einem verwandten Bereich sowie 3+ Jahre praktische Erfahrung mit Bindungskinetik.
• Tiefe SPR- und BLI-Erfahrung. Biacore, Carterra, Octet, Gator: die Plattform ist weniger wichtig als die Tatsache, dass Sie diese Assays durchgeführt, sie behoben und viele Daten daraus interpretiert haben.
• Echtes Anpassungsurteil. 1:1 vs. bivalent, wann der stationäre Zustand angemessen ist und wann nicht, wie Massentransport und Avidität ein Ergebnis verzerren.
• Starke Datenanalysefähigkeiten. Python oder R, genug, um ein paar hundert Ergebnisse aus einer Datenbank zu ziehen, sie anzupassen, zu plotten und die Ausreißer zu finden.
• Sie nutzen KI-Tools ernsthaft. Wir arbeiten intern mit Claude Code und ähnlichen Werkzeugen, und die Personen, die hier am meisten erreichen, sind diejenigen, die standardmäßig danach greifen.
• Ein Selbststarter, der unabhängig arbeitet. Niemand wird Ihnen jeden Morgen eine priorisierte Warteschlange geben.
• Ein schneller Lerner. Unsere Plattform, unsere Assays und unsere Software ändern sich ständig.
• Startup-Geschwindigkeit, nicht akademisches Tempo. Experimente werden pünktlichen Kunden geliefert.
• Komfortabel im Umgang mit Kunden. Viele sind PhD-Wissenschaftler in Pharmaunternehmen und KI-Labors.
• Fähig, schwierige Dinge einfach zu erklären. Einige Kunden sind Biophysiker, andere ML-Forscher, die noch nie einen Pipettenstift berührt haben.
• Ehrlich über Unsicherheit. Wenn die Daten mehrdeutig sind, sagen Sie es uns und dem Kunden.
• Vertrautheit mit anderen biophysikalischen oder funktionalen Assays (DSF, HPLC, plattformbasierte Aktivitätsassays) ist ein Plus.

Details

Standort: Lausanne, Schweiz (vor Ort)

Typ: Vollzeit

Startdatum: ASAP

Bewerbungsfrist: Wir prüfen Bewerbungen laufend.