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Software Engineer, Backend

Adaptyv

Type de contrat
Temps plein
Lieu
Lausanne · Télétravail possible
Première publication
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Adaptyv construit un laboratoire automatisé qui permet à des agents d'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 d'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 de dispositifs orchestrés via des workflows complexes, une observabilité complète de tout ce qui se passe dans le laboratoire, des pipelines de traitement pour des données physiques complexes du monde réel, et des systèmes d'IA qui diagnostiquent les résultats de production et accélèrent le développement de tests.

Nous nous développons rapidement et recrutons des personnes talentueuses pour intensifier et soutenir la demande massive pour l'expérimentation en laboratoire humide pilotée par l'IA.

À PROPOS DU RÔLE

Vous construirez des systèmes backend qui rendent notre laboratoire programmable. Vous architecturerez des pipelines de données qui traitent des données de caractérisation de protéines à grande échelle, construirez des API qui intègrent les instruments de laboratoire et la robotique dans notre pile logicielle, et travaillerez en étroite collaboration avec des scientifiques et des ingénieurs en automatisation pour traduire des workflows de biologie moléculaire complexes en logiciels fiables et évolutifs. Il ne s'agit pas de "SaaS slop", vous faites faire de la biologie précise à des machines physiques avec une intervention humaine minimale.

Ce que nous recherchons

  • Une solide expérience dans la conception et la construction de systèmes backend de production. Nous utilisons Python et TypeScript sur le backend avec Postgres, mais ce qui importe, c'est que vous puissiez architecturer des systèmes qui soient fiables et maintenables.
  • Une expérience dans la construction de pipelines de données et d'infrastructures de traitement. Vous manipulerez de grands volumes de données hétérogènes provenant d'instruments physiques tels que des données de cinétique de liaison, des mesures d'activité enzymatique, des lectures de chromatographie, et les transformerez en ensembles de données propres et structurés.
  • Être à l'aise avec la conception d'API et l'intégration de systèmes. Une grande partie de ce rôle consiste à faire communiquer le matériel avec le logiciel : connecter les instruments, la robotique et les systèmes de planification en un tout cohérent.
  • Un intérêt sincère pour la biologie. Aucun bagage n'est requis, mais notre produit consiste à mener des expériences de biologie dans le monde physique et cela devrait vous passionner.
  • Une grande autonomie, un esprit de fondateur. Nous partageons ouvertement le contexte et la vision. Vous déterminez ce qui est le plus important et vous vous mettez au travail.
  • Pragmatisme. Vous vous souciez de bien résoudre le problème, pas de la pile technologique ou des outils.
  • Vous écrivez du code principalement avec l'IA, mais vous avez assez d'expérience dans l'écriture de logiciels sans elle pour savoir à quoi ressemblent un bon code et une bonne architecture.

Date limite de candidature

Nous examinons les candidatures au fur et à mesure de leur réception.

Traduit automatiquement depuis l’original.

Publié il y a 2 semaines

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