Scientist data science – CNAP_111_26

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 utile 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 sull