Resumen: Deep Origin busca un científico para aplicar la modelización de biología de sistemas en farmacología/totoxicología cuantitativa de sistemas con el fin de acelerar el descubrimiento de fármacos. Aspectos destacados: 1. Acelerar el descubrimiento de fármacos mediante herramientas impulsadas por inteligencia artificial 2. Construir modelos de órganos y tejidos que conecten interacciones moleculares 3. Colaborar con equipos internacionales en investigaciones de vanguardia **Deep Origin** es una empresa de biotecnología que acelera el descubrimiento de fármacos mediante herramientas impulsadas por inteligencia artificial. Nuestras plataformas simplifican la investigación y el desarrollo, simulan procesos biológicos y capacitan a los científicos para resolver enfermedades y extender el periodo de salud. Buscamos contratar a un científico con experiencia en la aplicación de modelos y conceptos de biología de sistemas en un contexto de farmacología/totoxicología cuantitativa de sistemas. Usted construirá modelos de órganos y tejidos que conecten interacciones a nivel molecular con resultados y consecuencias fisiológicas y toxicológicas. Para solicitantes estadounidenses: todos los solicitantes deben estar autorizados para trabajar para cualquier empleador en Estados Unidos. En este momento no podemos patrocinar ni asumir la responsabilidad de una visa de trabajo. **Requisitos** * Doctorado en bioingeniería, biotecnología, biología de sistemas, farmacocinética/farmacodinámica cuantitativa (QSP/PKPD), farmacología de sistemas, etc. * 2 o más años de experiencia posdoctoral o en la industria construyendo modelos de biología de sistemas y afines en un contexto de QSP/QST. Especialmente en uno o varios de los siguientes órganos: hígado, intestino, riñón, sangre y médula ósea. * Amplia experiencia en Python (al menos 3 años). * Experiencia con SBML (2 años). * Inglés fluido para colaborar con un equipo internacional. * Capacidad para trabajar en zonas horarias estadounidenses cuando sea necesario. **Deseable:** * Conocimiento profundo de los conjuntos de datos disponibles para informar los modelos QSP/QST. * Experiencia desplegando modelos en un entorno de computación de alto rendimiento (HPC). * Experiencia en optimización de parámetros de modelos. * Experiencia en generación de poblaciones virtuales. * Construcción, parametrización y simulación de modelos compuestos. **Responsabilidades:** * Construir modelos QSP/QST orientados a la biología de sistemas que capten interacciones moleculares y las vinculen con resultados y fenotipos fisiológicos y toxicológicos. * Trabajar con el equipo de simulaciones celulares de Deep Origin y con toda la empresa para integrar estos modelos con modelos intracelulares a mayor escala y con modelos multi-escala de procesos biológicos relevantes para la fisiología y la toxicología. * Planificar y organizar el trabajo para garantizar el cumplimiento de plazos y hitos específicos, coordinándose con otros para asegurar que el trabajo esté correctamente alineado e integrado con otros esfuerzos. * Comunicarse de forma eficaz dentro de la empresa y con equipos externos, actualizando frecuentemente sobre los avances y los cuellos de botella.
David Muñoz
Indeed · HR
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