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职位描述
您喜欢使用计算方法研究生物问题吗？您对开发和应用机器学习方法研究酶感兴趣吗？我们诚邀充满热情和敬业精神的应聘者加入我们的前沿研究团队，成为一名博士生，致力于开发预测酶特异性的新方法。
该职位是玛丽-斯克沃多夫斯卡-居里网络项目 “萜烯合成酶生物化学建模”（又称 ModBioTerp）的一部分。ModBioTerp 项目旨在利用前沿建模技术和生化特征描述来预测和调整这些难以捉摸的酶的结构和功能，从而增进我们对萜烯合成酶的了解。
该项目的重点是萜类天然产品，这是规模最大、化学性质最多样化的一类天然产品，具有巨大的生物技术应用潜力。ModBioTerp 将建立酶模型，预测并从头定制萜合成酶的结构和功能，发掘萜类化合物的巨大潜力，引领可持续的创新生物技术解决方案。
您将成为斯旺默丹生命科学研究院生物系统数据分析（BDA）小组的一员。BDA 致力于开发数据挖掘、机器学习/深度学习、数据融合和建模的方法，并与领域专家密切合作，应用这些方法回答生物问题。我们最近开发了基于蛋白质结构的机器学习方法，为当前项目奠定了基础。
您打算做什么？
您将致力于实现以下研究目标：1) 开发机器学习方法，将对接结果与蛋白质序列和结构特征相结合来预测酶的特异性。2) 将预测的蛋白质动力学作为酶特异性预测的输入。3) 与项目中的其他研究人员合作，应用该方法设计酶表征实验并预测新酶的功能。
任务和职责：您将- 在最近可用的酶功能预测方法基础上，开发机器学习/深度学习方法；- 利用现有的酶表征数据和我们的合作者新获得的数据，作为训练的输入；- 与实验研究人员和计算研究人员（在该领域工作的其他博士生）合作。- 成为研究小组的积极成员，负责分担任务；与小组成员讨论自己的工作并在 ModBioTerp 会议期间与小组成员讨论您的工作；采纳反馈意见并为他人提供建议； – 在撰写手稿方面发挥主导作用； – 在四年的正式聘期内完成博士论文； – 参加理学院的博士培训计划； – 协助教学并指导学士和硕士论文。
offer要求 [offer requirements]
您的简介
您对科学充满热情，尤其对生物学中的机器学习/深度学习应用感兴趣。您喜欢与领域专家密切合作。您具有创新意识，期待在计算技术的最前沿工作。最后，您具有团队合作精神，是一位愉快的同事，乐于成为由计算研究人员和酶科学家组成的跨学科团队的一员。
您的经验和个人简介：您拥有/正在拥有数据科学、人工智能、计算科学、生物信息学、系统生物学或类似专业的硕士学位；- 对在蛋白质序列和结构数据上使用机器学习/深度学习感兴趣；- 能够就计算问题与非专家进行交流；- 熟练掌握专业英语。
offer福利 [offer benefits]
我们提供
我们提供一份为期 4 年、每周工作 38 小时的临时合同（初始合同为期 18 个月，经评估满意后将延长至 4 年）。起始日期最好是 2025 年 1 月 1 日。这将导致一篇论文（博士论文）。我们将起草一份教育计划，其中包括参加课程和（国际）会议。我们还希望您协助本科生和硕士生的教学工作。
根据全职任命（每周工作 38 小时），第一年的月薪毛额为 2.872 欧元，最后一年为 3.670 欧元（P 级）。这不包括 8%的假期津贴和 8.3%的年终津贴。适用《荷兰大学集体劳动合同》。
除了工资以及科学园充满活力和挑战的环境外，我们还为您提供多种附带福利： – 每年 232 个小时的假期（按全职计算）； – 从我们的教学中心学习多种课程； – 为博士生提供完整的教育计划； – 学习荷兰语课程的可能性； – 当您从国外搬来时，在工作室或小型公寓的住房方面提供帮助。