Ekspert w dziedzinie biologii obliczeniowej i cheminformatyki

Nazwa roli: Ekspert w dziedzinie biologii obliczeniowej i cheminformatyki Typ roli: WykonawcaLokalizacja: Remotemicro1 angażuje ekspertów w dziedzinie biologii obliczeniowej i cheminformatyki, aby wnieśli swoją wiedzę specjalistyczną do projektu klienta w zakresie obliczeniowego odkrywania leków. Na tym stanowisku wykorzystasz swoją wiedzę, aby pomóc w szkoleniu systemów sztucznej inteligencji nowej generacji. Twoja praca wpłynie na sposób, w jaki modele uczą się, rozumują i działają dzięki wysokiej jakości wkładom ze świata rzeczywistego.

Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie sztucznej inteligencji - liczy się wiedza w Twojej dziedzinie.Zakres pracy Analizowanie i interpretowanie zbiorów danych dotyczących odkrywania małych cząsteczek i leków przy użyciu zaawansowanych metod biologii obliczeniowej, bioinformatyki i chemiinformatyki. Twórz, dodawaj adnotacje i weryfikuj zbiory danych chemicznych i biologicznych (np. ChEMBL, PubChem, DrugBank), aby wspierać platformy odkryć oparte na sztucznej inteligencji.

Oceń interakcje związek-cel, właściwości ADMET i strategie optymalizacji leadów poprzez integrację źródeł danych chemicznych, biologicznych i klinicznych. Zapewnij specjalistyczną wiedzę na temat zależności struktura-aktywność i struktura-właściwość (SAR/SPR), podejść do chemii medycznej i zagadnień związanych z projektowaniem eksperymentów. Twórz i wdrażaj zadania porównawcze oparte na kodzie (np. środowiska terminalowe/oparte na interfejsie CLI), które odzwierciedlają realistyczne scenariusze obliczeniowe odkrywania leków.

Twórz powtarzalne środowiska (np. przy użyciu Dockera) i zautomatyzowane potoki testowe, aby zapewnić poprawność i rozwiązywalność zadań. Oceniaj i przeglądaj wyniki generowane przez sztuczną inteligencję pod kątem dyscypliny naukowej, dokładności i przydatności praktycznej, dostarczając szczegółowe pisemne opinie i zalecenia. Preferowane kwalifikacje Zaawansowana wiedza z zakresu biologii obliczeniowej, chemiinformatyki, chemii medycznej, biochemii lub dziedzin pokrewnych; stopień zaawansowany (doktorat, magister, farmacja) jest wysoko ceniony, ale nie jest bezwzględnie wymagany.

Dobra znajomość kodowania w języku Python (poza skryptami analitycznymi) z praktycznymi narzędziami do budowania doświadczenia, potokami lub testowalnym kodem; znajomość Git, GitHub i Docker. Rozległe doświadczenie z zestawami narzędzi i platformami cheminformatycznymi, takimi jak RDKit, KNIME, Schrödinger, OpenEye lub MOE. Udokumentowane doświadczenie w odkrywaniu leków małocząsteczkowych, ocenie SAR/QSAR, przewidywaniu ADMET lub przepływach pracy w zakresie wirtualnych badań przesiewowych.

Komfortowa praca z publicznymi bazami danych o substancjach chemicznych i bioaktywności oraz integrowanie różnorodnych zbiorów danych do analiz naukowych. Wykazana umiejętność jasnego przekazywania złożonych koncepcji chemicznych i biologicznych w pisemnych informacjach zwrotnych i raportach. Doświadczenie w uczestnictwie w projektach multidyscyplinarnych i/lub zdalnych; znajomość narzędzi do kodowania wspomaganych sztuczną inteligencją będzie dodatkowym atutem.

Pierwotnie opublikowany w Himalajach