在新加坡 A*STAR 的生物信息学研究所 (BII) 的 Breitling 团队中，有一个博士后研究员职位（初级博士后/高级博士后），专注于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在 (生物)逆合成和生物合成路径工程方面的应用。
在 Breitling 团队中，我们相信计算方法可以为生命科学的科学进步带来真正的改变。我们致力于学术卓越，创建了 antiSMASH、ipaPy2、RankProd 和 Selenzyme 等工具，这些工具被全球成千上万的学术和工业研究人员使用。我们重视好奇心、创造力和创新，并支持团队成员的智力成长和职业发展。Breitling 团队的校友们已经创业并加入了主要大学的教职。
成功的候选人将成为一个跨学科团队的一部分，致力于开发计算工具，以支持合成生物学的设计-构建-测试-学习循环，并与 A*STAR 新成立的新加坡综合生物系统与工程研究战略研究与转化推动 (SIBER SRTT) 的实验科学家团队密切合作。
工作描述：
• 开发和验证用于 (生物)逆合成和生物合成路径工程的新型 AI 和 ML 模型及方法。
• 应用这些和其他最先进的计算工具来告知、指导和支持实验生物学家和生物系统工程师的工作。
• 与 BII 的计算合成生物学团队的其他成员密切合作，并与 SIBER SRTT 的实验生物学家团队合作，实现推动合成生物学进步以实现工业应用的共同使命。
• 在研讨会、会议和国家/国际会议上展示研究成果。
• 撰写高影响力科学期刊的手稿以供发表。
• 准备高质量的软件供更广泛的研究社区使用。
• 积极申请个人研究资助，作为职业发展的组成部分，并参与撰写更大规模的资助申请。
• 与本地和国际研究网络建立和维护良好的关系。
要求：
• 在计算机科学、生物信息学、计算生物学、生物化学、生物技术、化学工程、微生物学或相关领域拥有博士学位，并具备 5 年相关经验。
• 优秀的编码和软件开发技能，包括精通 Python 和 R 编程。
• 熟悉与计算生物学和生物工程相关的最先进的计算工具、方法和数据格式，特别关注 (生物)化学、结构生物学和酶工程。
• 对加入一个不断发展的动态研究团队充满热情，并展现出在跨学科团队中独立和高效工作的能力。
• 渴望与实验生物学家密切合作，开发推动新绿色革命朝向脱碳和可持续化学生产的工具。
• 在国际公认的期刊上有同行评审的科学出版物记录。
• 优秀的沟通能力，包括口头和书面，尤其是在准备科学手稿和报告方面。
• 对研究的转化和应用方面有浓厚的兴趣，包括与工业合作伙伴的合作。
优先技能：
无论您是对人工智能的可能性感到兴奋的经验丰富的生物信息学家，还是希望在各学科中寻找新兴应用的生物学好奇的机器学习专家，我们都希望听到您的声音。强烈的学习和发展新技能的意愿是非常受欢迎的。我们将寻找具备以下任何素质的候选人：
• 熟悉蛋白质语言模型 (PLMs) 及其在蛋白质结构预测和酶工程中的应用。
• 对生物 (逆合成) 工具和概念（如 Retropath / Selenzyme）以及酶学的基本概念有实际经验。
• 在 AI/ML 建模、统计、数据分析和可视化方面有扎实的背景，最好包括在深度学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch）方面的实际经验。
• 在 (生物)化学、分子生物学、微生物学以及合成生物学/工程生物学的概念方面有广泛的领域知识。
• 熟悉代理 AI 的技术。
我们提供：
• 一个培养、支持和激励的环境，提供紧密的指导，以发展您的科学职业，并通过创新的计算方法塑造合成生物学的未来。
• 有机会与处于合成生物学前沿的实验生物学家团队密切合作。
• 访问 A*STAR 内部的最先进技术、科学资源、核心设施和基础设施，以促进您的研究工作。
• 访问与工业合作伙伴的合作，将研究成果转化为商业应用和社会影响。
• 我们欢迎来自各个背景的申请者。
上述资格标准并不详尽。A*STAR 可能会根据其现行招聘政策增加其他选择标准。这些政策可能会不时修改，恕不另行通知。我们遗憾地通知您，只有入围的候选人会被通知。 
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