Chercheur postdoctoral - IA/apprentissage automatique pour la chimie analytique et médico-légale
Université de Princeton
Université étatique, Parcourir ses opportunités similaires
fr
Université étatique, Parcourir ses opportunités similaires
Le/La candidat(e) retenu(e) développera et appliquera des approches computationnelles aux ensembles de données chimiques, en mettant l'accent sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/AA). Les principaux centres d'intérêt du laboratoire sont l'identification de petites molécules à l'aide de données de spectrométrie de masse et l'utilisation de modèles de langage pour prédire l'existence de petites molécules non découvertes susceptibles d'être observées par spectrométrie de masse. Ce poste s'intéresse particulièrement à l'identification de drogues illicites émergentes, également appelées nouvelles substances psychoactives, dans des produits stupéfiants saisis ou des échantillons cliniques. Le/La candidat(e) aura l'opportunité de travailler directement avec des expérimentateurs afin de valider les prédictions issues de leurs modèles d'apprentissage automatique et de développer des outils conviviaux qui seront utilisés par une large communauté.
Français La portée du travail s'appuie sur des publications récentes du laboratoire, par exemple l'intégration de modèles de langage avec des données de spectrométrie de masse (https://www.nature.com/articles/s42256-021-00407-x , https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.13.623458v1.abstract , https://www.nature.com/articles/s42256-024-00821-x , https://www.nature.com/articles/s42256-021-00368-1 ) ou l'exécution de méta-analyses à grande échelle d'ensembles de données de spectrométrie de masse (https://www.nature.com/articles/s41592-021-01194-4 ). La recherche est de nature informatique mais implique des interactions étroites avec des collaborateurs expérimentaux. De nombreux problèmes sont limités par des données de faible qualité ou bruyantes, et le candidat retenu sera enthousiaste à l’idée de contribuer au prétraitement et à la conservation des données, en plus du développement et de l’évaluation des modèles.
Cette opportunité préparera les candidats à divers postes compétitifs, tant dans le milieu universitaire que dans l'industrie, impliquant la biologie/chimie computationnelle, l'apprentissage automatique pour les données biologiques ou chimiques, ainsi que la découverte/conception de médicaments. Le mentorat est pris au sérieux et tout sera mis en œuvre pour que le candidat puisse atteindre ses objectifs pour la suite de sa carrière.
Le/La candidat(e) retenu(e) sera motivé(e), autonome et possédera d'excellentes compétences en communication écrite. Une expérience dans un ou plusieurs des domaines suivants, attestée par au moins une publication en tant que premier auteur, est requise : biologie computationnelle/bioinformatique, chimioinformatique, chimie analytique/spectrométrie de masse/métabolomique, ou apprentissage automatique/informatique.
La durée du contrat est fonction du grade. Les postes postdoctoraux sont d'une durée d'un an, renouvelables sous réserve de résultats satisfaisants et d'un financement continu ; les postes à des postes plus élevés peuvent être pluriannuels. Les candidats doivent être titulaires d'un doctorat et posséder une expérience de recherche appropriée en biologie computationnelle, chimie, biochimie, informatique, génie biologique ou chimique, sciences forensiques ou dans un domaine connexe. Pour postuler en ligne, veuillez consulter le site https://www.princeton.edu/acad-positions/position/38881 et soumettre un CV et une lettre de motivation. La lettre de motivation doit mettre en avant une à trois publications ou prépublications qui, selon vous, répondent le mieux aux exigences d'expérience dans les domaines susmentionnés. Veuillez également inclure les coordonnées de trois références. Les candidats qualifiés ayant réussi une première sélection pourront se voir proposer de courts exercices de programmation pour évaluer leurs compétences. Seuls les candidats retenus seront contactés.
Ce poste est situé sur le campus de l'Université de Princeton. Ce poste est soumis à la politique de vérification des antécédents de l'Université de Princeton. Échelle salariale prévue : 65 000 $ - 70 000 $.
Lors de la présentation d'une offre, l'Université prend en compte des facteurs tels que (sans s'y limiter) la portée et les responsabilités du poste, les qualifications du candidat, son expérience professionnelle, sa formation, ses compétences clés, le marché, les conventions collectives applicables et les considérations organisationnelles. L'échelle salariale affichée représente une estimation raisonnable et de bonne foi de l'Université pour un poste à temps plein ; les salaires des postes à temps partiel sont calculés au prorata.
L'Université offre également un programme complet d'avantages sociaux aux employés admissibles. Pour plus d'informations, veuillez consulter ce lien.
Nous n'acceptons pas de candidatures pour ce poste via AcademicJobsOnline.Org pour le moment. Veuillez postuler à l'adresse https://puwebp.princeton.edu/AcadHire/apply/application.xhtml?listingId=38881.
Choisissez le pays que vous souhaitez le visiter pour étudier gratuitement, travailler ou faire du bénévolat
