blackthorn.ai

blackthorn.ai запрошує мотивованого студента з біоінформатики, структурної біології або computer science долучитися до нашої Science-First команди.

Це навчально-дослідницька позиція, створена для тих, хто хоче застосувати теорію на практиці та попрацювати з найсучаснішими AI-інструментами у drug discovery. Разом з нами ти допоможеш розгадати одну з ключових біологічних задач — проникність через гематоенцефалічний бар’єр (Blood-Brain Barrier Permeability, BBBP).

Чим ти будеш займатись:

1. AI-асистоване наукове дослідження (основний фокус)

• Працювати як “science detective”: використовувати LLM-моделі (ChatGPT, Claude, Gemini) для аналізу, узагальнення та витягання інсайтів з наукової літератури
• Шукати патерни, амінокислотні мотиви та рецепторні взаємодії, що дозволяють білкам проходити через BBB
• Структурувати знайдені знання у форматі, придатному для design-команди

2. Практика з білковим моделюванням

• Запуск і налаштування state-of-the-art інструментів: AlphaFold2, Boltz-2, Chai-1
• Аналіз взаємодії білків і оцінка якості зв’язування з таргетами

3. Підтримка генеративного дизайну

• Знайомство з сучасними pipeline-ами генеративного дизайну білків
• Асистування у створенні нових protein binders з використанням RFdiffusion, BindCraft, ProteinHunter, PepMLM
  
  
  Вимоги:
• Студент(ка) BSc або MSc (Bioinformatics, Biology, Chemistry, Physics, Computer Science)
• Зацікавленість у AI та науці, комфорт у використанні LLM-інструментів
• Базові технічні навички: Python (запуск готових скриптів / notebook’ів), розуміння основ структури білків (амінокислоти, α-спіралі, β-шари)

• Самостійність і вміння ефективно працювати remote

  
  Буде плюсом:

• Досвід роботи з Linux / command line
• Попередній досвід з AlphaFold або подібними інструментами
• Інтерес до neuroscience або drug delivery
  
  Що ми пропонуємо:
• Менторство від експертів рівня PhD у AI та біології
• Роботу з передовим технологічним стеком, який формує майбутнє біології (Boltz-2, RFdiffusion тощо)
• Гнучкий part-time графік з повністю віддаленим форматом

• Реальний вплив: результати твого дослідження напряму використовуються у дизайні препаратів для лікування хвороб мозку
  
   

  Оскільки це студентська позиція, ми плануємо невелике тестове (наприклад, аналіз однієї наукової статті або запуск простого Colab-ноутбука), щоб оцінити здатність кандидата швидко вчитись і мислити науково.