PbData di apertura: /b 06/10/2026 | bData di chiusura: /b 27/10/2026 /p pbAVVISO DI RICERCA E SELEZIONE DI PERSONALE /b /p pbCodice Avviso: CNAP_111_2026 /b /p pLa 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 /p pbN.3 SCIENTIST DATA SCIENCE. /b /p pbATTIVITA' /b /p pLa 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. /p pI candidati selezionati si occuperanno, in base allo specifico ambito di attività cui saranno assegnati all’interno dell’ufficio, di: /p pbMachine Learning for Life Science /b /p ul liCompiere ricerca computazionale nel settore della microbiologia molecolare applicata a batteri ad alto profilo di resistenza agli antibiotici e ai virus a rischio epidemico/pandemico. /li liAssistere 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. /li liSupervisione di studenti di dottorato e in tesi di laurea. /li liCooperare con colleghi interni ed esterni, anche nell’ambito di progetti di ricerca condivisi. /li liCooperare con il responsabile del gruppo nella gestione e cura della strumentazione di laboratorio e delle infrastrutture di calcolo. /li liSviluppo di modelli di deep learning per task di classificazione biologica e l’analisi di proteine e acidi nucleici; /li liIntegrazione di strumenti di machine learning con pipeline di dati sperimentali. /li /ul pbComputational Imaging /b /p ul liCompiere 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. /li liAssistere e formare i colleghi più giovani nel disegno e nella realizzazione di saggi che richiedono expertise di microscopia confocale e high-content. /li liSupervisione di studenti di dottorato e in tesi di laurea. /li liCooperare con colleghi interni ed esterni, anche nell’ambito di progetti di ricerca condivisi. /li liCooperare con il responsabile del gruppo nella gestione e cura della strumentazione di laboratorio e delle risorse di calcolo dedicate all'image analysis. /li liSviluppare,



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. /li /ul pbComputational Biology /b /p ul liConduzione di simulazioni di dinamica molecolare (classica e avanzata) di complessi anticorpo antigene; /li liAnalisi di interfacce di legame, cambiamenti conformazionali e stabilità dei complessi; /li liApplicazione di docking molecolare, calcolo di energie libere (es. MM/PBSA, metodi alchemici) e modellistica strutturale; /li liSupporto a mappatura di epitopi, studi di maturazione ed ingegneria degli anticorpi; /li liIntegrazione dei dati MD con risultati di laboratorio (ELISA, SPR, saggi di neutralizzazione); /li liContributo alla redazione di pubblicazioni scientifiche e deliverables di progetto; /li liPartecipazione a riunioni interdisciplinari e presentazione dei risultati computazionali. /li /ul pbREQUISITI E COMPETENZE /b /p pPer l'ammissione alla procedura di selezione i candidati devono essere in possesso dei seguenti requisiti minimi: /p ul liLaurea 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. /li liIn 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. /li liOttima conoscenza della lingua inglese scritta e parlata. /li /ul pI requisiti di ammissione devono essere posseduti alla data di scadenza del termine vantaggioso per la presentazione delle candidature e desumibili chiaramente dal cv. /p pNella valutazione delle candidature, costituiscono requisiti preferenziali a seconda delle rispettive aree di attività: /p pbMachine Learning for Life Science /b /p ul liEsperienza pregressa nel campo della ricerca sulle malattie infettive con particolare riferimento allo sviluppo di anticorpi monoclonali e vaccini. /li liCapacità di lavorare in gruppo dimostrando, al tempo stesso, autonomia organizzativa e di pianificazione delle attività di ricerca. /li liCapacità di supervisionare studenti in tesi di laurea o di dottorato. /li liEsperienza 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. /li liConoscenza di metodi di AI generativa per lo sviluppo di molecole biologiche terapeutiche (RNA, proteine). /li liEsperienza in Phython e/o R con comprovate conoscenze di programmazione. /li /ul pbComputational Imaging /b /p ul liEsperienza, dimostrabile dal CV e dalle pubblicazioni, nel settore della microscopia confocale applicata alla microbiologia molecolare e/o biologia cellulare. /li liCapacità di lavorare in gruppo dimostrando, al tempo stesso, autonomia organizzativa e di pianificazione delle attività sperimentali. /li liCapacità di supervisionare studenti in tesi di laurea o di dottorato. /li liEsperienza 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). /li liConoscenza e utilizzo di software per l'analisi avanzata di immagini biomediche (es. ImageJ/Fiji, CellProfiler, QuPath). /li liEsperienza nella gestione di grandi volumi di dati di imaging (Big Data) e utilizzo di infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni (HPC) o cloud. /li /ul pbComputational Biology /b /p ul liEsperienza 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. /li liCapacità di lavorare in gruppo dimostrando, al tempo stesso, autonomia organizzativa e di pianificazione delle attività sperimentali. /li liCapacità di supervisionare studenti in tesi di laurea o di dottorato. /li liEsperienza 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. /li liPadronanza 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. /li liOttima conoscenza di linguaggi di scripting (es. Python, Bash) per l'automazione delle simulazioni e l'analisi quantitativa dei dati strutturali. /li /ul pbINQUADRAMENTO /b /p pLa 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. /p pbSEDE DI LAVORO /b /p pSiena /p #J-18808-Ljbffr

📌 Scientist data science – cnap_111_26 (Siena)
🏢 Biotecnopolo
📍 Siena