Senior Computational Chemist - Drug Hunter

Société pharmaceutique de nouvelle génération qui génère l’un des pipelines de découverte de médicaments à la croissance la plus rapide au monde.

L'entreprise utilise des algorithmes uniques de mécanique quantique et statistique qui alimentent une intelligence artificielle générative pour concevoir de nouveaux candidats-médicaments.

Année de création: 2019
Effectifs: 60 personnes
Equipe multinationale : la langue de travail est l’anglais
Localisation: Paris 15e 

Vous êtes responsable de la sélection et de l'optimisation des molécules à synthétiser dans divers programmes de découverte de médicaments, guidés par des hypothèses claires et fondées sur des données.

Vous êtes impliqué(e) dans l'ensemble du cycle de vie du projet, depuis les étapes initiales jusqu'à la nomination des candidats précliniques.

Vous intégrez une équipe de découverte de médicaments composée d'un responsable de programme, d'un chimiste médicinal principal, de 2 Drug Hunters et du soutien d'un biologiste si nécessaire.

Missions principales : 

• Concevoir et générer des petites molécules ciblant des domaines thérapeutiques spécifiques, en vous concentrant sur l'affinité et la sélectivité des cibles médicamenteuses validées, en tirant parti de la plateforme technologique de l'entreprise

• Présenter et communiquer clairement vos conclusions aux parties prenantes en prenant soin que celles-ci soient solides et fondées sur des données

• Appliquer et valider les technologies de base de l'entreprise qui incluent des algorithmes d'IA générative, des modèles de prédiction de propriétés, des dynamiques moléculaires et des outils de chimio informatique pour garantir l'efficacité et l'accélération de la découverte de médicaments

• Partager un retour d'information systématique sur la plateforme de l'entreprise favorisant ainsi l'amélioration continue et l'amélioration des capacités technologiques de l'entreprise

• Proposer et mettre en œuvre de manière proactive de nouvelles approches 

• Collaborer avec des ingénieurs ML, des chefs de projets, des chimistes médicinaux et des physiciens pour permettre de repousser les limites de ce qui est possible en matière de découverte de médicaments

• Contribuer à la fois aux initiatives internes de découverte et aux projets de collaboration avec des partenaires externes / Guider et soutenir les jeunes Drug Hunter de l'entreprise

• Prendre part à l'orientation stratégique de l'entreprise en conseillant les parties prenantes sur la faisabilité et en identifiant des solutions

Vous avez une formation Ph.D. et/ou expérience postdoctorale, avec une expérience avérée d’excellence technique, comme en témoignent des publications évaluées par des pairs.

Compétences requises : 

• Min. 3 ans d'expérience dans des entreprises pharmaceutiques, biotechnologiques ou CRO, avec un accent sur la chimie computationnelle pour la découverte de médicaments à petites molécules.
• Maîtrise de la chimie computationnelle, utilisant des méthodes basées sur la structure et les ligands
• Avoir contribué à la découverte de médicaments : succès avéré dans l'avancement des composés depuis l'identification des résultats jusqu'aux candidats précliniques
• Expérience avec diverses cibles, notamment les kinases, les GPCR, les phosphatases, les canaux ioniques et les bromodomaines
• Être compétent(e) dans le traitement des données expérimentales, y compris les analyses biochimiques et les données ADME-Tox

Compétences techniques requises : 

• Maîtrise de Python dans les environnements Linux/UNIX
• Familiarité avec les progiciels standards de chimie computationnelle (par exemple, RDKIT, OpenMM, Ambertools, GROMACs, parmed, Open Babel)
• Connaissance approfondie des structures et interactions des protéines
• Expérience dans la conception de médicaments basés sur la structure et dans les techniques de chimio informatique telles que : Homologie des protéines, modélisation Docking de petites molécules et génération d'hypothèses pharmacophores
• Dépistage virtuel (in silico)/ Analyse de la relation structure-activité (SAR)Modélisation des propriétés QSAR et ADMEt / Conception composée basée sur l'optimisation multi-propriétés/ Prédiction d'affinité basée sur l'énergie gratuite/ Simulations de dynamique moléculaire...