Scientist Data Science (Siena)

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06 nov
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Biotecnopolo
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Siena

06 nov

Biotecnopolo

Siena

Data di apertura: 06/10/2026 | Data di chiusura: 27/10/2026 AVVISO DI RICERCA E SELEZIONE DI PERSONALE Codice Avviso: CNAP_111_*
* La Fondazione Biotecnopolo di Siena, fondazione di diritto privato senza scopo di lucro con sede legale e operativa in Siena, istituita con Legge n. **, art. 1, commi ****
* 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 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 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 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: 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 pratico 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 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. C

📌 Scientist Data Science (Siena)
🏢 Biotecnopolo
📍 Siena

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