Especialista em Biologia Computacional e Automação

A área de Biotecnologia da Braskem tem se estruturado nos últimos anos para trabalhar com dados biológicos de larga escala de forma mais eficiente e assertiva. Nos últimos anos avançamos na implementação de um LIMS (Laboratory Information Management System), na análise estatística de dados/experimentos biológicos utilizando softwares específicos (Jump), na utilização de modelos metabólicos (FBA) para otimização e pathway design e, finalmente, na combinação entre uma plataforma automatizada (High Throughput System) e ciências de dados/machine learning aplicado a engenharia de proteínas. Neste sentido, se faz necessária uma área dedicada para consolidar estas atividades e amplificar a utilização de dados biológicos em larga escala o desenho de novos bioprocessos.


Responsabilidades e atribuições

  • Liderar as atividades globais da Braskem em Computational Biology incluindo a gestão de uma equipe de alta performance de cientistas de dados e bioinformatas, com interface constante com as equipes de Engenharia Metabólica, Fermentação e Tecnologia de Processos.

  • Estabelecer competências internas nas áreas de bioinformática, análise de dados biológicos, modelos preditivos, pathway design e automação; e estabelecer rede de parceiros estratégicos e serviços externos para atender competências que não estejam estabelecidas internamente.

As Principais Responsabilidades Dessa Equipe São

  • Gestão e otimização do LIMS no laboratório de biotecnologia, com foco na estruturação e análise de dados de forma integrada. Melhorar aquisição, captura e processamento de dados experimentais.

  • Expandir e otimizar nosso pipeline de aquisição e análise de dados nas áreas de Engenharia Metabólica, Enzimologia,

Fermentação e Analítica

  • Desenvolver, validar e aplicar modelos metabólicos para apoiar no desenho de experimentos e validação da construção de vias metabólicas em hosts como bactéria e levedura

  • Integração de ferramentas de bioinformática e modelos metabólicos “genome-scale” para desenho racional de linhagens e otimização de bioprocessos

  • Atuar na concepção de novas vias metabólicas e pathway design dentro dos programas de produção de químicos renováveis; utilização e desenvolvimento de ferramentas de bioinformática para auxiliar no pathway design e escolha de genes em bancos de dados genômicos.

  • Monitorar, avaliar e implementar novas ferramentas de bioinformática e desenvolver algoritmos e modelos com objetivo de acelerar o ciclo Design-Build-Test-Learn.

  • Gerenciar, otimizar e manter plataforma automatizada de screening (HTS). Construir e apoiar estratégia de integrada de automação e screening para engenharia de proteínas e biologia sintética. Desenhar workflows automatizados em HTS para preparo de amostras, engenharia de linhagens e enzimas e miniaturização de ensaios.

  • Desenvolver e implementar pipelines computacionais para engenharia de enzimas utilizando abordagens estruturais ou por análise de sequência; aplicar estratégias racionais de engenharia de enzimas para apoiar no desenho de bibliotecas para screening em HTS

  • Montagem de genomas e análise de integrações, deleções, SNPS e variabilidade populacional. Análise de dados de omics em grande escala, como Transcriptômica, Metabolômica e Proteômica.

Requisitos e qualificações

  • Ensino Superior Completo em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Estatística, Matemática ou áreas afins; ou ainda Biologia, Biotecnologia, Bioquímica, Engenharia de Bioprocessos ou áreas afins

  • Mestrado ou Doutorado em Bioinformática, Biologia Computacional, Biologia de Sistemas ou áreas afins

  • Ao menos 10 anos de experiência com bioinformática ou biologia computacional

  • Ao menos 5 anos de experiência com análise de dados biológicos

  • Experiência na área de P&D em indústria é um diferencial

  • Inglês Avançado/Fluente

  • Experiência com ao menos uma linguagem de programação; experiência em SQL essencial

  • Experiência em programação, modelagem matemática, modelos preditivos, data mining e análise de dados

  • Conhecimento profundo em ferramentas, dados e conceitos de bioinformática

  • Familiaridade com aplicação de algoritmos de machine learning para modelagem de dados; regressão linear/logística, árvores de decisão, redes neurais.

  • Profundo conhecimento técnico e experiência em ao menos duas das seguintes disciplinas: bioinformática, análise de sequencias, genômica comparativa, machine learning, engenharia metabólica, ciência de dados, modelagem de sistemas biológicos, automação, estatística

  • Fluência e experiência prática com técnicas e ferramentas de visualização de dados

  • Elevada capacidade analítica para trabalhar com datasets complexos com objetivo de identificar padrões, buscar respostas e oportunidades de melhoria

  • Experiência com implementação e integração de sistemas LIMS

  • Experiência com automação em laboratório; utilização de plataformas de HTS para screening

  • Experiência com modelos metabólicos ou modelagem molecular

  • Conhecimento de processos metabólicos associados com produção de biomoléculas, incluindo metabolismo redox e de ATP, transporte de substrato e produto

  • Familiaridade com base de dados genômicas como KEGG, MetaCyc, Uniprot e ferramentas existentes para prospectar informações dessas bases de dados.

  • Conhecimento de softwares e ferramentas para Análise de Balanço de Fluxo, modelagem de fermentação, predição estrutura-função, entre outros.

Link para a vaga: https://www.linkedin.com/jobs/view/2535206111/

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