Investigador Postdoctoral en Quimioinformática y Machine Learning Aplicado a la Biofísica

El valor agregado de esta posición postdoctoral radica en su contribución al avance del conocimiento en Biofísica Computacional, consolidando un enfoque innovador para el estudio y reposicionamiento de fármacos mediante herramientas teórico-computacionales de vanguardia.

Esta posición ofrece la oportunidad de integrar y aplicar técnicas de inteligencia artificial, quimioinformática, y modelado multiescala para el análisis de interacciones proteína-ligando y procesos biofísicos en entornos biológicos, proporcionando soluciones que impacten directamente en la investigación traslacional en obesidad y otros problemas de salud.

Además, el investigador postdoctoral aportará valor al fortalecer la sinergia entre la investigación teórica y experimental, colaborando estrechamente con grupos clínicos para acelerar la generación de conocimiento aplicable. Su participación será clave para impulsar la productividad científica mediante la publicación de artículos en revistas de alto impacto y la obtención de financiamiento externo a través de propuestas estratégicas.

Si cuentas con:

• Doctorado en Bioquímica, Bioinformática, Química Computacional, Inteligencia Artificial, Ciencias Biomédicas, o áreas relacionadas.
• Ser miembro del Sistema Nacional de Investigadores y tener al menos de 4 a 6 publicaciones de artículos científicos y/o capítulos de libro en revistas indizadas en Scopus en los últimos 2 años.
• Desarrollo y aplicación de modelos de machine learning enfocados en biología computacional y descubrimiento de fármacos.
• Uso de herramientas y técnicas de quimioinformática, como análisis de bases de datos químicas, virtual screening y descriptorización molecular.
• Programación en lenguajes como Python, R o similares, con experiencia en bibliotecas para machine learning.
• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal en inglés.

 Requisitos Deseables:

• Familiaridad con simulaciones de dinámica molecular y virtual screening.
• Experiencia posdoctoral previa de al menos 2 años en un centro de investigación nacional o internacional.
• Contar con experiencia en vinculación para desarrollo de proyectos de investigación con otras Universidades y Centros de investigación nacionales e internacionales.
• Tener experiencia en desarrollo de propuestas de investigación para obtener financiamiento

Líneas de investigación:

• Con experiencia en integrar y aplicar técnicas de inteligencia artificial, quimioinformática, y modelado multiescala para el análisis de interacciones proteína-ligando y procesos biofísicos en entornos biológicos, proporcionando soluciones que impacten directamente en la investigación traslacional en obesidad y otros problemas de salud.

Resultados esperados:

1. Desarrollar e implementar modelos de machine learning para la identificación y caracterización de ligandos dirigidos a proteínas de interés.
2. Aplicar técnicas de quimioinformática para analizar y predecir propiedades moleculares y farmacológicas.
3. Colaborar con equipos interdisciplinarios y contribuir a la redacción de publicaciones científicas de alta calidad (Q1/Q2). Publicar al menos 2 artículos científicos al año.
4. Escribir propuestas de investigación para fondear proyectos.

Ubicación Monterrey, N.L. México

Contacto: Enviar CV a mcayon@tec.mx