Scientist, Antibody Developability

Adaptyv baut ein automatisiertes Labor auf, das es AI agents ermöglicht, Biologieexperimente durchzuführen. Wir treten in die Ära der agentischen Wissenschaft ein, in der AI Modelle nun 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 auf, die AI agents Zugang zur physischen Welt verschafft. Wir sind eines der am schnellsten wachsenden Biotech-Unternehmen, dem führende Biopharmas, Frontier AI Labs und die Techbio-Unternehmen, die das Feld vorantreiben, vertrauen. Dies ist eine seltene Chance, dazu beizutragen, einige der wichtigsten Arbeiten voranzutreiben, die heute in der Biotech stattfinden. Unser automatisiertes Labor wird durch einen tiefen Software + Hardware Stack angetrieben: Laboinstrumente im Wert von Millionen USD, die in API-steuerbare Hardware umgewandelt wurden, Dutzende von Geräten, die durch komplexe Workflows orchestriert werden, volle Observability über alles, was im Labor passiert, Processing-Pipelines für unordentliche Daten aus der physischen Welt und AI Systeme, die Produktionsergebnisse Fehler analysieren und die Assay-Entwicklung beschleunigen. Wir wachsen schnell und stellen talentierte Menschen ein, um die massive Nachfrage nach KI-gesteuerter Wet Lab Experimentation zu skalieren und zu unterstützen. ÜBER DIE ROLLE Sie werden die Antibody Developability bei Adaptyv ausbauen – das Panel an Assays, das einen guten Binder von einem herstellbaren, stabilen, gut funktionierenden Therapeutikum unterscheidet. Aggregation, Thermostabilität, Selbstassoziation, Polyreaktivität, Löslichkeit, Viskosität und chemische Risiken: Sie werden den experimentellen Stack aufbauen, der diese frühzeitig identifiziert, und ihn zu etwas machen, das Kunden als Produkt bestellen können. Diese Assays existieren heute als eine verstreute, maßgeschneiderte Sammlung. Ihre Aufgabe ist es, sie in eine kohärente, automatisierte High-Throughput Developability Assessment zu verwandeln – und die experimentellen Daten mit In-silico-Vorhersagen zu verbinden, sodass sich das Labor und die Modelle gegenseitig verstärken. Sie werden die Assays hands-on entwickeln, mit der Laborautomation zusammenarbeiten, um sie zu skalieren, und mit den Software- und ML-Teams zusammenarbeiten, um die Daten zu modellieren und sie für Proteindesigner nützlich zu machen. Sie werden die Wissenschaft leiten und am Labortisch (Bench) bleiben. WAS SIE TUN WERDEN - Aufbau und Validierung eines Developability Assessment Panels hands-on: Thermostabilität (DSF/nanoDSF), Aggregation und Selbstassoziation (SEC, HIC, AC-SINS, DLS), Polyreaktivität/Nichtspezifität, Löslichkeit und chemische Risiko-Bewertung. - Dieses Panel in einen produktisierten High-Throughput Service verwandeln, den Kunden für ihre Antibody Campaigns bestellen können. - Mit der Laborautomation zusammenarbeiten, um die Assays für reproduzierbare, schnelle Durchlaufzeiten zu skalieren und zu automatisieren. - Mit den Software- und ML-Teams zusammenarbeiten, um Developability-Daten zu strukturieren und sie mit computergestützter Developability-Vorhersage zu verbinden. - Ergebnisse interpretieren und Kunden zu Risiken, Gefahren und dem nächsten Engineering-Schritt beraten. - Den wissenschaftlichen Standard festlegen, welchen Developability-Daten wir vertrauen und die wir berichten. WAS WIR SUCHEN - Tiefgehende Hands-on-Erfahrung in der Bewertung der Antibody Developability – Sie kennen das Assay-Panel in- und auswendig und haben es zur Triage realer Antibody Campaigns genutzt. - Angewandte Branchenerfahrung. Sie haben dies in einem Umfeld der Antibody Discovery, des Engineerings oder der Entwicklung getan, in dem Entscheidungen und Zeitpläne auf dem Spiel standen – nicht primär in einem akademischen Forschungsprojekt. Dies ist die Kernanforderung. - Starkes Verständnis dafür, was ein Biologikum entwickelbar (developable) macht – die Verbindung zwischen frühen biophysikalischen Signalen und der nachgelagerten Herstellbarkeit und Stabilität. - Ein Builder, der schnell handelt. Sie wollen neue Fähigkeiten aufbauen und produktisieren, nicht einen festen Service betreiben. - Interdisziplinär. Sie arbeiten natürlich mit Automatisierungsingenieuren sowie mit Software-/ML-Leuten zusammen und sind begeistert davon, den Kreislauf zwischen Wet-Lab-Daten und prädiktiven Modellen zu schließen. - Datenflüssigkeit (Scripting, Arbeiten mit strukturierten Datensätzen) ist ein großes Plus. DETAILS - Standort: Lausanne, Schweiz (on-site) - Typ: Vollzeit - Startdatum: ASAP Bewerbungsfrist Wir prüfen Bewerber laufend.