Scientifique principal(e)– CADD

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Poste: Scientifique principal(e) – CADD

Paraza Pharma, Inc. est une entreprise de recherche pharmaceutique en forte croissance offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l’excellence scientifique, l’innovation et la créativité sont à l’avant-plan.  Ici, la diversité, les nouveaux points de vue et l’esprit créatif sont valorisés et considérés comme de véritables atouts. Nous offrons à nos employés un soutien constant et des occasions de formation et de perfectionnement afin de leur permettre d’élargir leurs horizons.

Nous sommes à la recherche d’un ou d’une scientifique principal(e) en modélisation informatique pour faire partie de notre équipe de CADD (conception de médicaments assistée par ordinateur). La personne dont la candidature sera retenue possède un savoir-faire et une expérience dans la conception de médicaments fondée sur la structure et sur les ligands ainsi que dans la modélisation des propriétés ADMET (absorption-distribution-métabolisme-excrétion-toxicité). Elle sera appelée à mettre en œuvre des solutions de modélisation en vue d’aider les scientifiques en chimie médicinale à résoudre des problèmes de conception des médicaments à petite molécule.

• Appliquer diverses méthodes de chimie computationnelle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer la puissance, la sélectivité et les propriétés ADMET d’agents thérapeutiques à petites molécules;
• Élaborer des hypothèses pour comprendre les intéractions des petites molécules et leur relation structure-activité à l’aide de la chimie computationnelle en interprétant les données par des techniques d’apprentissage automatique;
• Interpréter les problèmes rencontrés et présenter des solutions de modélisation efficaces aux équipes de projet, et traduire les informations tirées de la modélisation en hypothèses réalisables et vérifiables;
• Collaborer étroitement avec les scientifiques en chimie médicinale en leur fournissant des conseils, du soutien et de la formation dans le cadre des projets;
• Travailler de concert les autres membres du groupe de CADD pour mettre en place un processus de travail, des méthodes et des stratégies pour améliorer nos capacités de conception de médicaments.

Qualifications

• Doctorat en chimie computationnelle, en apprentissage automatique ou dans un domaine connexe;
• Plus de 3 ans d’expérience dans la découverte de médicaments à petites molécules dans le secteur pharmaceutique ou biotechnologique;
• Bilan de réalisations reconnues dans la mise en œuvre d’approches de chimie computationnelle pour faire progresser des projets de recherche pharmaceutique;
• Connaissance des principes de chimie computationnelle et de l’application de ces techniques à des projets de recherche pharmaceutique;
• Maîtrise des méthodes pour la conception de médicaments fondées sur la structure et sur les ligands, notamment la modélisation par homologie, l’amarrage moléculaire (amarrage par déformations induites («induced-fit docking  ») et amarrage covalent), le criblage virtuel (fondé sur l’amarrage et sur les ligands), la modélisation de pharmacophores, la dynamique moléculaire, les calculs de mécanique quantique, le criblage fondé sur la forme géométrique (« scaffold hopping  ») et l’énumération combinatoire;
• Expérience ou connaissance des plus récentes avancées en application de l’apprentissage automatique/profond à la recherche médicinale (p. ex. modélisation des propriétés ADMET), une exigence;

• Expérience avec l’une des suites logicielles de modélisation moléculaire, telles que MOE, la suite Schrodinger, Vortex, les outils Chemaxon ou RDKit;

• Connaissance des langages de script (p. ex. Python) et des chimiothèques informatiques pour l’apprentissage automatique (p. ex., NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow);
• Connaissance des concepts de chimie médicinale afin de communiquer efficacement avec les scientifiques;
• Excellentes aptitudes pour la communication orale et écrite et capacité à présenter clairement ses travaux de recherche à un auditoire diversifié;
• Capacité à travailler sur plusieurs projets en parallèle dans un environnement où les activités se déroulent rapidement;
• Esprit créatif et excellentes aptitudes pour la résolution de problèmes.

Chez Paraza Pharma, vous bénéficierez d’un régime de rémunération attrayant, d’un environnement de travail sain et sécuritaire et d’une gamme complète d’avantages sociaux axés sur la santé et le mode de vie.

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Position: Senior Scientist – CADD

Paraza Pharma, Inc. is a fast-growing pharmaceutical research company offering a dynamic and collaborative work environment where scientific excellence, innovation, and creativity are at the forefront. Here, diversity, new points of view, and the creative spirit are valued and considered as real assets. We provide our employees with ongoing support, training, and development opportunities to expand their horizons.

Job Summary

We are seeking a talented senior scientist to join our CADD (Computer-Aided Drug Design) team. The candidate has expertise and experience in structure-based, ligand-based drug design, and ADMET modeling. He/She will support the medicinal chemistry by implementing appropriate computational solutions to small-molecule drug design problems:

• Apply a variety of computational chemistry and machine learning methods to improve small molecule potency, selectivity, and ADMET properties.
• Develop hypotheses to understand small molecule binding and SAR by interpreting data using computational chemistry and machine learning techniques.
• Effectively interpret and present modeling solutions to project teams and translate the modeling insights into actionable and testable hypotheses.
• Closely collaborate with medicinal scientists by providing project guidance, support and training.
• Work with CADD group members to build workflow, develop methods/strategies to enhance our drug design capabilities.

Qualifications

• Ph.D. in computational chemistry, machine learning or related field.
• 3+ years of small molecule drug discovery experience within a pharmaceutical or biotech environment.
• Proven track record in the application of computational chemistry approaches to help advance drug discovery projects.
• Knowledge of computational chemistry principles and how to apply these techniques to drug discovery projects.
• Proficient in structure-based and ligand-based drug design approaches, including homology modeling, docking (induced-fit docking and covalent docking), virtual screening (docking-based and ligand-based), pharmacophore modeling, molecular dynamics, QM calculation, scaffold hopping, combinatorial enumeration.
• Experience or Knowledge in applying state-of-art machine learning/deep learning to drug discovery (e.g. ADMET modeling) is required.
• Experience in one of the molecular modeling packages, such as MOE, Schrodinger suites, Vortex, Chemaxon tools or RDKit.
• Skills with scripting languages (e.g. Python) and machine learning/chemoinformatics libraries (eg.: Numpy, Pandas, scikit-learn, pytorch, tensorflow).
• An understanding of medicinal chemistry in order to effectively communicate with scientists.
• Excellent oral and written communication skills and be able to clearly present their research to a broad audience.
• Ability to work on multiple projects in parallel within a fast-paced environment.
• Creative and strong problem-solving capabilities.

At Paraza Pharma Inc., you will enjoy an attractive compensation package, a safe and healthy work environment and a full range of health and lifestyle benefits.