14 ott - Siena
Biotecnopolo
Data di apertura: 06/10/2026 | Data di chiusura: 27/10/2026
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AVVISO DI RICERCA E SELEZIONE DI PERSONALE
Codice Avviso: CNAP_111_2026
La Fondazione Biotecnopolo di Siena, fondazione di diritto privato senza scopo di lucro con sede legale e operativa in Siena, istituita con Legge n. 234/2021, art. 1, commi 945 - 950 e avente come membri fondatori il Ministero dell’Università e della Ricerca, il Ministero della Salute, il Ministero dell’Economia e delle Finanze e il Ministero delle Imprese e del Made in Italy, ha avviato la selezione di
N.3 SCIENTIST DATA SCIENCE.
ATTIVITA'
La risorsa verrà impiegata nelle attività di sviluppo scientifico e nelle attività del Laboratorio di Data Science, contribuendo alle capacità di analisi avanzata della Fondazione e del CNAP attraverso attività di ricerca, sorveglianza, modellistica e integrazione di dati multi-omici. Contribuirà inoltre all'attuazione delle linee di ricerca strategiche sui patogeni di interesse per il CNAP.
I candidati selezionati si occuperanno, in base allo specifico ambito di attività cui saranno assegnati all’interno dell’ufficio, di:
Machine Learning for Life Science
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- Compiere ricerca computazionale nel settore della microbiologia molecolare applicata a batteri ad alto profilo di resistenza agli antibiotici e ai virus a rischio epidemico/pandemico.
- Assistere e formare i colleghi più giovani nel disegno e nella realizzazione di modelli algoritmici e pipeline di analisi a supporto di saggi che richiedono expertise di microbiologia.
- Supervisione di studenti di dottorato e in tesi di laurea.
- Cooperare con colleghi interni ed esterni, anche nell’ambito di progetti di ricerca condivisi.
- Cooperare con il responsabile del gruppo nella gestione e cura della strumentazione di laboratorio e delle infrastrutture di calcolo.
- Sviluppo di modelli di deep learning per task di classificazione biologica e l’analisi di proteine e acidi nucleici;
- Integrazione di strumenti di machine learning con pipeline di dati sperimentali.
Computational Imaging
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- Compiere ricerca computazionale applicata all'analisi di immagini nel settore della microscopia confocale e high-content applicata a batteri ad alto profilo di resistenza agli antibiotici, a virus, a linee cellulari e cellule primarie.
- Assistere e formare i colleghi più giovani nel disegno e nella realizzazione di saggi che richiedono expertise di microscopia confocale e high-content.
- Supervisione di studenti di dottorato e in tesi di laurea.
- Cooperare con colleghi interni ed esterni, anche nell’ambito di progetti di ricerca condivisi.
- Cooperare con il responsabile del gruppo nella gestione e cura della strumentazione di laboratorio e delle risorse di calcolo dedicate all'image analysis.
- Sviluppare, addestrare e validare modelli di Machine e Deep Learning per la segmentazione, l'annotazione funzionale e l'analisi quantitativa automatizzata di grandi moli di dati di microscopia.
Computational Biology
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- Conduzione di simulazioni di dinamica molecolare (classica e avanzata) di complessi anticorpo antigene;
- Analisi di interfacce di legame, cambiamenti conformazionali e stabilità dei complessi;
- Applicazione di docking molecolare, calcolo di energie libere (es. MM/PBSA, metodi alchemici) e modellistica strutturale;
- Supporto a mappatura di epitopi, studi di maturazione ed ingegneria degli anticorpi;
- Integrazione dei dati MD con risultati di laboratorio (ELISA, SPR, saggi di neutralizzazione);
- Contributo alla redazione di pubblicazioni scientifiche e deliverables di progetto;
- Partecipazione a riunioni interdisciplinari e presentazione dei risultati computazionali.
REQUISITI E COMPETENZE
Per l'ammissione alla procedura di selezione i candidati devono essere in possesso dei seguenti requisiti minimi:
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- Laurea magistrale in discipline scientifiche pertinenti le attività descritte nel presente bando, seguita da esperienza lavorativa di almeno 5 anni nell'esercizio di funzioni analoghe a quelle oggetto del presente avviso presso laboratori di ricerca di enti pubblici o privati.
- In alternativa alla precedente, dottorato di ricerca in discipline coerenti con lo scopo del lavoro, i.e. bioinformatica, biologia molecolare, chimica computazionale, biologia strutturale, seguito da esperienza di almeno 2 anni presso laboratori di ricerca di enti pubblici o privati.
- Ottima conoscenza della lingua inglese scritta e parlata.
I requisiti di ammissione devono essere posseduti alla data di scadenza del termine vantaggioso per la presentazione delle candidature e desumibili chiaramente dal cv.
Nella valutazione delle candidature, costituiscono requisiti preferenziali a seconda delle rispettive aree di attività:
Machine Learning for Life Science
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- Esperienza pregressa nel campo della ricerca sulle malattie infettive con particolare riferimento allo sviluppo di anticorpi monoclonali e vaccini.
- Capacità di lavorare in gruppo dimostrando, al tempo stesso, autonomia organizzativa e di pianificazione delle attività di ricerca.
- Capacità di supervisionare studenti in tesi di laurea o di dottorato.
- Esperienza nello sviluppo di metodi di Deep learning (LLMs, GNN)
per l’analisi di acidi nucleici e/o proteine nell’ambito delle malattie infettive o della ricerca vaccinologica.
- Conoscenza di metodi di AI generativa per lo sviluppo di molecole biologiche terapeutiche (RNA, proteine).
- Esperienza in Phython e/o R con comprovate conoscenze di programmazione.
Computational Imaging
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- Esperienza, dimostrabile dal CV e dalle pubblicazioni, nel settore della microscopia confocale applicata alla microbiologia molecolare e/o biologia cellulare.
- Capacità di lavorare in gruppo dimostrando, al tempo stesso, autonomia organizzativa e di pianificazione delle attività sperimentali.
- Capacità di supervisionare studenti in tesi di laurea o di dottorato.
- Esperienza comprovata nello sviluppo di modelli di machine learning per l’annotazione funzionale ed analisi di immagini, con ottima padronanza della programmazione in Python e dei principali framework di deep learning (es. PyTorch, NumPy, scikit-learn).
- Conoscenza e utilizzo di software per l'analisi avanzata di immagini biomediche (es. ImageJ/Fiji, CellProfiler, QuPath).
- Esperienza nella gestione di grandi volumi di dati di imaging (Big Data) e utilizzo di infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni (HPC) o cloud.
Computational Biology
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- Esperienza pregressa nel campo della ricerca sulle malattie infettive con particolare riferimento allo studio dell’interazione host-patogeno, e comprensione dei meccanismi di infezione dei patogeni e di risposta cellulare.
- Capacità di lavorare in gruppo dimostrando, al tempo stesso, autonomia organizzativa e di pianificazione delle attività sperimentali.
- Capacità di supervisionare studenti in tesi di laurea o di dottorato.
- Esperienza comprovata in simulazioni di dinamica molecolare su sistemi biomolecolari, con particolare applicazione alla modellizzazione strutturale (es. homology modelling, structural refinement o analisi cryo-EM) di anticorpi e complessi antigene-anticorpo.
- Padronanza di almeno un software di simulazione (GROMACS, AMBER, NAMD, CHARMM), unita alla conoscenza di metodi ibridi (docking + MD), tecniche di campionamento avanzato (umbrella sampling, metadinamica) e calcoli FEP.
- Ottima conoscenza di linguaggi di scripting (es. Python, Bash) per l'automazione delle simulazioni e l'analisi quantitativa dei dati strutturali. xjncmbx
INQUADRAMENTO
La risorsa sarà assunta con un contratto di lavoro subordinato a tempo determinato (scadenza 31/12/2028), con qualifica di impiegato - livello B, CCNL industria chimica, chimico-farmaceutica. La retribuzione annua lorda sarà definita in coerenza con l’esperienza e la professionalità del candidato selezionato, all’interno della fascia retributiva prevista per il livello di riferimento, indicativamente compreso tra € 37.525,93 - € 38.895, 74.
SEDE DI LAVORO
Siena
#J-18808-Ljbffr
14 ott - Milano
Idro 2000
14 ott - Ciriè
Filippo
14 ott - Udine
Gruppo Danieli
14 ott - Nova milanese
New Age