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Adaptyv construit un laboratoire automatisé qui permet à des agents IA de mener des expériences de biologie. Nous entrons dans l'ère de la science agentique où les modèles d'IA peuvent désormais concevoir de nouvelles protéines, proposer des hypothèses et itérer sur les résultats expérimentaux. Mais ils ne peuvent pas mener les expériences eux-mêmes — c'est encore un processus manuel de plusieurs mois. Nous construisons l'infrastructure qui donne aux agents IA l'accès au monde physique. Nous sommes l'une des entreprises de biotechnologie à la croissance la plus rapide, bénéficiant de la confiance de biopharmas de premier plan, de laboratoires d'IA de pointe et des entreprises de techbio qui font progresser le domaine. C'est une chance rare de contribuer à l'avancement de certains des travaux les plus importants de la biotechnologie aujourd'hui. Notre laboratoire automatisé est propulsé par une pile logicielle + matérielle profonde : des instruments de laboratoire valant des millions de USD rétro-ingénierés en matériel contrôlable par API, des dizaines d'appareils orchestrés via des flux de travail complexes, une observabilité complète de tout ce qui se passe dans le laboratoire, des pipelines de traitement pour les données désordonnées du monde physique, et des systèmes d'IA qui dépannent les résultats de production et accélèrent le développement de tests. Nous nous développons rapidement et recrutons des personnes talentueuses pour dimensionner et soutenir la demande massive d'expérimentation en laboratoire humide (wet lab) pilotée par l'IA. Adaptyv gère un laboratoire physique via un logiciel. Lorsque nos systèmes tombent en panne, ce n'est pas une page qui ne parvient pas à se charger — c'est un manipulateur de liquides qui s'arrête en plein cycle, un instrument qui perd sa réservation, ou l'expérience d'un client qui stagne avec sa protéine déjà dans une plaque. Ici, la fiabilité a des conséquences dans le monde physique, et nous avons besoin de quelqu'un qui s'en empare. Vous serez responsable de la santé de l'ensemble de la pile qui permet à LabOS et à notre plateforme client de fonctionner : les API, les edge functions, les bases de données, les pipelines de traitement, les files d'attente de tâches et les intégrations qui connectent notre logiciel à des millions de dollars de matériel de laboratoire. Vous construirez l'observabilité, l'alerte et l'automatisation qui permettront à une petite équipe de gérer un laboratoire automatisé 24/7 sans vivre en mode lutte contre les incendies — et quand quelque chose casse, vous êtes la personne qui s'assure que c'est détecté tôt, réparé rapidement et que cela ne se reproduise jamais de la même manière. Au cours d'une semaine donnée, cela pourrait signifier : - Construire l'observabilité à travers la pile — métriques, logs, traces et tableaux de bord (Grafana) qui rendent l'état du laboratoire et de la plateforme lisibles en un coup d'œil - Définir des SLO pour les services importants, les instrumenter et mettre en place des alertes qui déclenchent des interventions sur de vrais problèmes et restent silencieuses autrement - Renforcer nos pipelines de données et de traitement pour que les données désordonnées du monde physique ne corrompent pas silencieusement les résultats ou ne bloquent pas les expériences - Assumer la gestion des incidents : triage, atténuation et post-mortems sans blâme qui transforment chaque interruption en une correction permanente - Améliorer la sécurité du déploiement et le rollback sur nos services (Vercel, Supabase, Modal, edge functions) afin que livrer rapidement ne signifie pas livrer un produit fragile - Automatiser le travail répétitif (toil) — les étapes de récupération manuelles, la surveillance constante, les guides de procédures du type "redémarrez-le simplement" — afin que le laboratoire fonctionne le plus possible de manière autonome - Collaborer avec les équipes logicielles et d'automatisation de laboratoire pour faire de la fiabilité une propriété du système plutôt qu'une réflexion après coup CE QUE NOUS RECHERCHONS - Solides compétences en ingénierie système et logicielle. Vous écrivez du code de production (Python et/ou TypeScript) et vous êtes à l'aise avec la gestion de l'infrastructure, pas seulement sa configuration. - Une véritable expérience de SRE / gestion de production. Vous avez géré des services dont les gens dépendent, porté un pager et construit l'observabilité et l'automatisation qui ont rendu les astreintes supportables. - Maîtrise de l'observabilité. Métriques, logging, tracing, tableaux de bord, alertes — vous savez comment rendre un système distribué complexe lisible, et vous avez utilisé des outils comme Grafana / Prometheus / Loki (ou équivalents) en situation réelle. - Instinct face aux incidents. Vous restez calme quand les choses cassent, trouvez rapidement la cause racine et vous êtes allergique au fait qu'un même incident se produise deux fois. - Mentalité "l'automatisation d'abord". Vous préférez passer une journée à automatiser une tâche récurrente de 10 minutes plutôt que de la faire manuellement pour toujours — et vous construisez par défaut avec des agents de codage comme Claude Code. - Pragmatisme concernant la fiabilité. Vous connaissez la différence entre ce qui nécessite cinq neuf et ce qui n'en a pas besoin, et vous consacrez vos efforts là où cela compte réellement. - Bonus : là où le logiciel rencontre le monde physique. Hardware / lab / IoT, files d'attente et pipelines, ou infrastructure cloud à grande échelle — tout ce qui doit continuer à fonctionner lorsqu'il y a quelque chose de réel à l'autre bout. - Curiosité pour la biologie. Aucun background requis, mais vous devez trouver réellement intéressant que la chose que vous maintenez en vie soit un laboratoire où l'IA mène de véritables expériences. Date limite de candidature Nous examinons les candidatures au fur et à mesure de leur réception.