İş Özeti Bu rolde uzmanlığınızı yeni nesil yapay zekâ sistemlerinin eğitilmesine katkı sağlamak için kullanacaksınız. Yüksek kaliteli, gerçek dünyadan gelen girdilerle modellerin nasıl öğrendiğini, akıl yürüttüğünü ve performans gösterdiğini şekillendireceksiniz. Rol Türü: Sözleşmeli (yüklenici) Çalışma Yeri: Uzaktan (dünya genelinde) Sorumluluklar • Hesaplamalı kimya, yapısal biyoloji ve ilaç keşfi alanlarında, net ve doğrulanabilir çözümleri olan, uzman düzeyinde zorlu bilimsel problemler tasarlamak ve yazmak. • Yapay zekâ model çıktılarını bilimsel doğruluk, titizlik ve akıl yürütmenin derinliği açısından incelemek ve değerlendirmek; alan dışındaki kişilerin fark edemeyeceği ince hataları belirlemek. • Birincil literatüre ve yerleşik metodolojiye dayanan ayrıntılı değerlendirme ölçütleri (rubrik) ve referans cevapları hazırlamak. • Moleküler modelleme ve simülasyon, protein yapı tahmini ve tasarımı, sanal tarama ve moleküler kenetleme, QSAR/ADMET modelleme ile proteomik ve metabolomik veri analizi gibi alanlarda uzmanlığınızı uygulamak. • Diğer uzmanların takip edip doğrulayabilmesi için akıl yürütmenizi açık ve yazılı biçimde açıklamak. • Tekrarlı geri bildirim ve meslektaş değerlendirme döngüleriyle kalite standartlarını karşılamak. Aranan Nitelikler (Zorunlu) • Hesaplamalı kimya, yapısal biyoloji, biyofizik, biyoinformatik, tıbbi kimya, biyokimya veya yakın bir alanda doktora (PhD) derecesi. • Akademik veya endüstriyel bir laboratuvarda uygulamalı araştırma deneyimi (ıslak laboratuvar deneyimi artı puan). • Profesyonel düzeyde yazılı ve sözlü İngilizce (en az C1). Tercih Edilen Beceriler • İlaç keşfi veya yapısal biyoloji alanında doktora sonrası ya da endüstriyel (ilaç/biyoteknoloji) araştırma deneyimi. • Güçlü bir yayın geçmişi, özellikle ilgili dergilerde birinci yazarlı makaleler. • Moleküler modelleme ve simülasyon: GROMACS, AMBER, NAMD, OpenMM, serbest enerji yöntemleri (FEP/TI). • Yapı tahmini ve tasarımı: AlphaFold, Rosetta, homoloji modelleme, kriyo-EM / X-ışını kristalografisi veri yorumlama. • Kenetleme ve sanal tarama: AutoDock, Glide, Schrödinger Suite, MOE. • Kemoinformatik: RDKit, QSAR/QSPR, ADMET tahmini, parmak izi (fingerprinting), kütüphane tasarımı. • Proteomik ve metabolomik: LC-MS/MS, MaxQuant, DIA/DDA iş akışları, PTM analizi, hedefsiz metabolomik. • Programlama: Python (pratikte zorunlu), ayrıca R, Bash veya benzeri; moleküler özellik tahmini için makine öğrenmesi deneyimi (GNN, üretken modeller) artı puan. • Karşılaştırmalı değerlendirme (benchmarking), model değerlendirme veya bilimsel yazım/hakemlik deneyimi. • Karmaşık bilimsel kavramları yazılı olarak açık ve kesin biçimde anlatabilme becerisi. Orijinal ilan kaynağı: Himalayas