Bioengineer, Display & Library Engineering

Adaptyv sta costruendo un laboratorio automatizzato che consente agli agenti AI di eseguire esperimenti di biologia. Stiamo entrando nell'era della scienza agentica in cui i modelli AI possono ora progettare nuove proteine, proporre ipotesi e iterare sui risultati sperimentali. Ma non possono eseguire gli esperimenti da soli - questo è ancora un processo manuale che dura mesi. Stiamo costruendo l'infrastruttura che fornisce agli agenti AI l'accesso al mondo fisico. Siamo una delle aziende biotech in più rapida crescita, di cui si fidano le principali biopharma, i laboratori AI di frontiera e le aziende techbio che spingono il settore in avanti. Questa è una rara opportunità per aiutare ad avanzare alcuni dei lavori più importanti che si stanno svolgendo oggi nel biotech. Il nostro laboratorio automatizzato è alimentato da un profondo stack software + hardware: strumenti di laboratorio del valore di milioni di USD sottoposti a reverse engineering in hardware controllabile tramite API, decine di dispositivi orchestrati attraverso flussi di lavoro complessi, osservabilità completa su tutto ciò che accade nel laboratorio, pipeline di elaborazione per dati disordinati del mondo fisico e sistemi AI che risolvono problemi nei risultati di produzione e accelerano lo sviluppo di saggi. Stiamo crescendo rapidamente e stiamo assumendo persone talentuose per scalare e supportare la massiccia domanda di sperimentazione wet lab guidata dall'AI. INFORMAZIONI SUL RUOLO Sei qui per scalare la generazione di dati. I team di progettazione possono consegnarci 10⁶ sequenze, e la nostra infrastruttura automatizzata ne misura circa 10³ singolarmente. La costruzione e l'esposizione (display) delle librerie è ciò che colma questo divario. Cerchiamo qualcuno che abbia già configurato questi sistemi in precedenza e che possa farlo di nuovo qui, con le proprie mani. Phage, ribosome, mRNA, yeast, cell-free: quale si adatta dipende dalla libreria e dal target, e parte del lavoro consiste nel prendere quella decisione e poi costruirla, piuttosto che scrivere una raccomandazione. Questo è un ruolo di costruzione, non un ruolo di servizio. Per i tuoi primi mesi creerai librerie, eseguirai selezioni, capirai perché un round è fallito e trasformerai ciò che funziona in qualcosa che il team di automazione può eseguire senza di te. COSA FARAI - Costruire le librerie. Oligo pools, assemblaggio combinatorio, barcoding. Qui falliscono più campagne che nella fase di selezione. - Eseguire le selezioni end-to-end, inclusa la decisione se un round abbia arricchito veri leganti (binders) o solo organismi a crescita rapida. - Scegliere la piattaforma per ogni campagna e implementarla. In base alla libreria e al target, non in base a ciò che hai usato l'ultima volta. - Gestire l'analisi di sequenziamento. Non devi essere un bioinformatico, ma non puoi restare in attesa di uno. - Passare il testimone all'automazione. Un protocollo che funziona solo quando lo esegui personalmente non è finito. - Chiudere il ciclo. I design selezionati vengono espressi e misurati su BLI e SPR dal team accanto. Questo ti dice se la selezione ha funzionato. COSA CERCHIAMO - MSc o PhD in un campo rilevante, più 3+ anni di esperienza nell'esecuzione di display e selezione personalmente. - Hai configurato una piattaforma di display, non l'hai solo utilizzata. Questo è il requisito fondamentale. Hai costruito la libreria, fatto funzionare la selezione e prodotto leganti che hanno retto in un saggio indipendente. Gestire campagne tramite CRO esterne non è la stessa cosa. - Profondità in almeno un formato di display e competenza operativa negli altri. Non siamo fissati su quale. - Clonazione ad alta diversità e comprensione di dove entra il bias in un pool e di quanto ti costi in seguito. - NGS come strumento di routine, e FACS se lo possiedi. - Abbastanza Python o R per analizzare i tuoi dati senza unirti a una coda. - Utilizzi gli strumenti AI seriamente. È il 2026 e utilizziamo Claude Code in tutta l'azienda. Hai anche bisogno del giudizio necessario per verificare ciò che viene prodotto. - Una persona intraprendente. Nessuno ti consegnerà una coda prioritizzata. Decidi cosa costruire, costruiscilo e dicci cosa hai imparato. - Velocità da startup, non ritmo accademico. Le campagne corrono contro le scadenze dei clienti. Una piattaforma funzionante con limiti noti batte una piattaforma elegante l'anno prossimo. - Vuoi che i tuoi protocolli siano automatizzati piuttosto che manuali per sempre. Se il tuo istinto è che una campagna sia finita una volta ottenuti dieci buoni cloni, ci frustreremo a vicenda. Vogliamo dati, non una lista di successi (hit list). PERCHÉ QUESTO RUOLO È INTERESSANTE La maggior parte degli scienziati del display trascorre una carriera analizzando una sola classe di target, e il risultato è una hit list. Qui gestirai campagne su molti target e molti metodi di progettazione, gran parte dei quali su proteine progettate dall'AI che nessuno ha mai caratterizzato prima. Espressione e caratterizzazione sono già eseguite su scala sulla nostra infrastruttura automatizzata, quindi costruirai lo strato di selezione e non tutto ciò che sta sotto di esso. DETTAGLI - Location: Lausanne, Switzerland, in sede. Questo è un ruolo di laboratorio. - Tipo: Full time. - Data di inizio: Non appena possibile. Scadenza per la candidatura Stiamo esaminando i candidati su base continua.