Bioingénieur, Display & Library Engineering

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 alimenté par une pile logicielle + matérielle profonde : des instruments de laboratoire valant des millions de USD rétro-conçus en matériel contrôlable par API, des dizaines de dispositifs 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 complexes 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 passer à l'échelle et soutenir la demande massive d'expérimentation en laboratoire humide (wet lab) pilotée par l'IA.

À propos du rôle

Vous êtes ici pour augmenter la génération de données. Les équipes de conception peuvent nous confier 10⁶ séquences, et notre infrastructure automatisée en mesure environ 10³ individuellement. La construction de bibliothèques et le display sont ce qui comble cet écart.

Nous voulons quelqu'un qui a déjà mis en place ces systèmes et qui peut le refaire ici, de ses propres mains. Phage, ribosome, mRNA, levure, sans cellule : le choix dépend de la bibliothèque et de la cible, et une partie du travail consiste à prendre cette décision puis à la construire plutôt que d'écrire une recommandation.

Il s'agit d'un rôle de construction, pas d'un rôle de service. Pour vos premiers mois, vous créerez des bibliothèques, mènerez des sélections, chercherez pourquoi un cycle a échoué, et transformerez ce qui fonctionne en quelque chose que l'équipe d'automatisation pourra exécuter sans vous.

Ce que vous ferez

• Construire les bibliothèques. Oligo pools, assemblage combinatoire, barcoding. Plus de campagnes échouent ici qu'à la sélection.
• Mener les sélections de bout en bout, y compris la décision de savoir si un cycle a enrichi de vrais liants ou juste des organismes à croissance rapide.
• Choisir la plateforme par campagne et l'installer. En fonction de la bibliothèque et de la cible, pas sur ce que vous avez utilisé la dernière fois.
• Assumer l'analyse de séquençage. Vous n'avez pas besoin d'être un bioinformaticien, mais vous ne pouvez pas attendre après un.
• Transférer à l'automatisation. Un protocole qui ne fonctionne que lorsque vous l'exécutez personnellement n'est pas terminé.
• Boucler la boucle. Les conceptions sélectionnées sont exprimées et mesurées sur BLI et SPR par l'équipe d'à côté. Cela vous indique si la sélection a fonctionné.

Ce que nous recherchons

• MSc / PhD en biologie moléculaire, ingénierie des protéines ou un domaine pertinent, plus 3+ ans d'expérience à mener vous-même du display et de la sélection.
• Vous avez mis en place une plateforme de display, pas seulement utilisé une existante. C'est l'exigence fondamentale. Construire la bibliothèque, faire fonctionner la sélection et produire des liants qui tiennent la route dans un essai indépendant. Gérer des campagnes de CRO externalisées n'est pas la même chose.
• Expertise dans au moins un format de display et une maîtrise opérationnelle des autres. Nous ne sommes pas fixés sur l'un d'entre eux.
• Clonage à haute diversité, et une compréhension de l'endroit où le biais pénètre dans un pool et de ce que cela vous coûte plus tard.
• NGS comme outil de routine, et FACS si vous l'avez.
• Assez de Python ou R pour analyser vos propres données sans vous joindre à une file d'attente.
• Vous utilisez les outils d'IA sérieusement. Nous sommes en 2026 et nous fonctionnons avec Claude Code dans toute l'entreprise. Vous avez également besoin du jugement nécessaire pour vérifier ce qui en ressort.
• Un esprit d'initiative. Personne ne va vous donner une liste de priorités. Vous décidez de ce qu'il faut construire, vous le construisez et vous nous dites ce que vous avez appris.
• Vitesse de startup, pas rythme académique. Les campagnes sont menées contre des échéances clients. Une plateforme fonctionnelle avec des limites connues vaut mieux qu'une plateforme élégante l'année prochaine.
• Vous voulez que vos protocoles soient automatisés plutôt que manuels pour toujours.

Si votre instinct est qu'une campagne est terminée une fois que vous avez dix bons clones, nous nous frustrerons mutuellement. Nous voulons des données, pas une liste de succès.

Détails

• Lieu : Lausanne, Suisse (sur site)
• Type : Temps plein
• Date de début : ASAP

Date limite de candidature

Nous examinons les candidatures au fur et à mesure qu'elles nous parviennent.