H-1BEmpresa com aprovações comprovadas
REG. 5067382
Pesquisador de Pós-Doutorado, Modelagem Multimodal
CZ Biohub SF, LLC
✓ VERIFICADO · 1 green cards (PERM) aprovados nos últimos 12 mesesRegistros públicos do Departamento do Trabalho dos EUA (DOL).
- Local: Chicago, IL
- Área: Ciências & Pesquisa
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 23/07/2026
Pesquisador em Chicago na CZ Biohub SF, empresa com 20 aprovações H-1B nos últimos 12 meses.
Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.
Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
<div class="content-intro"><p> Biohub é a primeira iniciativa em larga escala que traz modelos de IA de fronteira, computação maciça e capacidades experimentais de fronteira sob um mesmo teto. Estamos construindo um sistema de propósito geral para acelerar a descoberta científica, integrando modelos de IA de fronteira, modelos de fundação biológica e capacidades de laboratório, com o objetivo final de curar doenças. Nossa tecnologia capacita cientistas em todo o mundo, traduzindo capacidades de IA em ferramentas que aceleram a pesquisa em todo lugar.</p></div><h2><estilo span="color: rgb(40, 40, 39); fonte-família: helvetica, arial, sans-serif;">The Team</span></h2>
Nossa equipe de inflamação decodificadora constrói ferramentas para permitir medições precisas de nível molecular da inflamação dentro dos tecidos humanos em tempo real, e desenvolver intervenções proativas e precoces que podem ser implementadas quando a inflamação — que está subjacente às causas mais significativas de morte em todo o mundo — primeiras erupções no corpo. Você pode aprender mais sobre o nosso trabalho <a href="l"
Nossa equipe colabora com três universidades poderosas - Northwestern University, a Universidade de Chicago e a Universidade de Illinois Urbana-Champaign - para desenvolver tecnologias de primeira classe e fazer avanços.</p>
<p><forte>Nossa Visão</forte></p>
<ul>
Perseguir grandes desafios científicos que não podem ser perseguidos em ambientes convencionais</li>
Permitir que os investigadores individuais prossigam as suas ideias mais arriscadas e inovadoras
Facilitar pesquisas por cientistas e clínicos em nossas instituições de origem e além de</li>
</ul>
Somos uma equipe de indivíduos apaixonados alimentados pela tecnologia, guiados pela pesquisa científica, e impulsionados pela colaboração, trabalhando em direção a uma missão de curar ou prevenir todas as doenças.
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); fonte-família: helvetica, arial, sans-serif;">The Opportunity</span></h2>
<p>O Chan Zuckerberg Biohub Chicago está buscando excelentes cientistas de carreira precoce para se juntar e participar do lançamento do Grupo de Biologia Espacial Proteoform, continuando sua formação como um bolsista de pós-doutorado em Modelação Multimodal. O Proteoform Spatial Biology Group tem como objetivo descobrir a regulação espacial das proteínas e suas formas moleculares únicas, proteoformes, em inflamação e autoimunidade. Para esta posição, espera-se que o candidato ideal tenha experiência em trabalhar com modelagem multimodal e multiescala de diversos tipos de dados através de imagens de microscopia confocal, proteômica baseada em espectrometria de massa, fosfoproteômica e/ou interactômica.</p>
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); família de fontes: helvetica, arial, sans-serif;">What You'll Do</span></h2>
<ul>
<li>Design e treinar modelos multimodais auto-supervisionados que fundem imagens de proteínas confocais, redes de proximidade de proteínas monocelulares e fosfoproteômicas baseadas em espectrometria de massa em representações compartilhadas, utilizando objetivos como reconstrução e alinhamento contrastante (por exemplo, CLIP)</li>
<li> Trabalhe com dados de proximidade-rede grafo estruturados, colaborando em abordagens de modelagem grafo-e topologia-consciente, e </li>
<li> Aproveite os modelos de imagem de alto desempenho existentes para extração e inferência de recursos, adaptando-os para co-embutimento e construindo novos modelos de imagem onde necessário</li>
Desenvolva estratégias de alinhamento intermodal relacionando a organização da superfície com a sinalização e localização, e use as representações aprendidas para modelar a estrutura contínua do estado celular e as características de condução transições de estado</li>
<li> Apresenta achados internos e externos e publicações coautoras</li>
</ul>
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); família de fontes: helvetica, arial, sans-serif;">What You'll Bring</span></h2>
<ul>
<li>Essencial:
<ul classe="ul1">
<li class="li1"> Doutoramento em aprendizagem de máquina, biologia computacional, bioengenharia, biofísica ou um campo relacionado</li>
<li class="li1"> Experiência de aplicação de aprendizagem profunda em imagens, incluindo o uso de modelos de visão pré-treinados</li>
<li class="li1"> Experiência comprovada construindo modelos supervisionados e não supervisionados</li>
<li class="li1"> Experiência com modelagem multimodal ou fusão de dados entre tipos de dados heterogêneos</li>
<li class="li1"> Experiência com redes neurais de grafos ou outro aprendizado de representação de grafos/rede</li>
<li class="li1"> Proficiência em Python e estruturas modernas de aprendizagem profunda (por exemplo, PyTorch, JAX, ou TensorFlow)</li>
</ul>
</li>
<li> Nice ter:
<ul>
Experiência com aprendizagem contrastiva ou auto-supervisionada (p. ex. CLIP) para dados multimodais</li>
<li>Familiaridade com modelagem topológica ou de ordem superior (por exemplo, métodos simples ou baseados em motivos)</li>
<li>Antecedentes na análise de dados de proteômica ou espectrometria de massas</li>
<li>Experiência com análise de dados ômicos baseados em sequenciamento ou de células únicas</li>
Experiência com microscopia ou análise de imagem espacial em ambiente biológico
<li>Fluência com imunologia ou modelagem em estado de célula única</li>
<li>Experiência de construção de gasodutos de análise reprodutíveis e contribuindo para bases de código compartilhadas ou de código aberto</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); fonte-família: helvetica, arial, sans-serif;">Compensação</span></h2>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"> O pagamento da base de Chicago, IL para um novo contrato neste papel é $84.150</span><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">. As novas contratações são normalmente contratadas para a parte inferior do intervalo, permitindo o crescimento dos funcionários no intervalo ao longo do tempo. A real colocação na faixa é baseada em habilidades e experiência relacionadas ao trabalho, conforme avaliado ao longo do processo de entrevista. </span></p>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"> Esta posição pode ser elegível para participar de nosso programa de bônus de desempenho anual discricionário. A elegibilidade de bônus e metas são determinadas de acordo com nossa filosofia de recompensas totais e podem variar de acordo com o papel.</span></p>
<h2><span style="color: rgb(223, 33); fonte-família: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="color: rgb(40, 40, 39);"><forte>Benefícios para o Todo Você</forte></span> </span></h2>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"> Somos gratos por ter uma equipe incrível por trás do nosso trabalho. Para honrar seu compromisso, oferecemos uma ampla gama de benefícios para apoiar as pessoas que fazem tudo o que fazemos possível.
<ul>
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"> Proporciona uma generosa correspondência empregadora em 401 (k) contribuições para apoiar o planeamento para o futuro.</span></li>
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">Pague tempo de folga para se voluntariar em uma organização de sua escolha.
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"> Financiamento para benefícios familiares selecionados.
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">Suporte de realocação para funcionários que precisam de assistência em movimento</span></li>
</ul>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"> Se você está interessado em um papel, mas sua experiência anterior não se alinha perfeitamente com cada qualificação na descrição do trabalho, nós ainda encorajamos você a aplicar como você pode ser o ajuste perfeito para este ou outro papel.</span></p>
<p><span style="font-peso: 400; cor: #7e8c8d;"> #LI-Onsite</span></p>
Ver o texto original em inglês
<div class="content-intro"><p>Biohub is the first large-scale initiative bringing frontier AI models, massive compute, and frontier experimental capabilities under one roof. We're building a general-purpose system to accelerate scientific discovery, integrating frontier AI models, biological foundation models, and lab capabilities, with the ultimate goal of curing disease. Our technology powers scientists around the world, translating AI capabilities into tools that accelerate research everywhere.</p></div><h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); font-family: helvetica, arial, sans-serif;">The Team</span></h2>
<p>Our decoding inflammation team builds tools to enable precise molecular-level measurements of inflammation within human tissues in real time, and develop proactive, early interventions that can be deployed when inflammation — which underlies the most significant causes of death worldwide — first flares in the body. You can learn more about our work <a href="[link no portal]
<p>Our team collaborates with three powerhouse universities - Northwestern University, the University of Chicago, and the University of Illinois Urbana-Champaign - to develop first-in-class technologies and make breakthroughs.</p>
<p><strong>Our Vision</strong></p>
<ul>
<li>Pursue large scientific challenges that cannot be pursued in conventional environments</li>
<li>Enable individual investigators to pursue their riskiest and most innovative ideas</li>
<li>Facilitate research by scientists and clinicians at our home institutions and beyond</li>
</ul>
<p>We are a team of passionate individuals powered by technology, guided by scientific research, and driven by collaboration, working toward a mission to cure or prevent all disease. </p>
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); font-family: helvetica, arial, sans-serif;">The Opportunity</span></h2>
<p>The Chan Zuckerberg Biohub Chicago is seeking outstanding early-career scientists to join and participate in the launch of the Proteoform Spatial Biology Group by continuing their training as a Postdoctoral Fellow in Multimodal Modeling. The Proteoform Spatial Biology Group aims to uncover the spatiotemporal regulation of proteins and their unique molecular forms, proteoforms, in inflammation and autoimmunity. For this position, the ideal candidate is expected to have experience in working with multimodal and multiscale modeling of diverse datatypes across confocal microscopy images, mass spectrometry-based proteomics, phosphoproteomics, and/or interactomics.</p>
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); font-family: helvetica, arial, sans-serif;">What You'll Do</span></h2>
<ul>
<li>Design and train self-supervised multimodal models that fuse confocal protein imaging, single-cell protein proximity networks, and mass spectrometry-based phosphoproteomics into shared representations, using objectives such as reconstruction and contrastive alignment (e.g., CLIP)</li>
<li>Work with graph-structured proximity-network data, collaborating on graph- and topology-aware modeling approaches, and </li>
<li>Leverage existing high-performing imaging models for feature extraction and inference, adapting them for co-embedding and building new image models where needed</li>
<li>Develop cross-modal alignment strategies relating surface organization to signaling and localization, and use the learned representations to model continuous cell-state structure and the features driving state transitions</li>
<li>Present findings internally and externally, and co-author publications</li>
</ul>
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); font-family: helvetica, arial, sans-serif;">What You'll Bring</span></h2>
<ul>
<li>Essential:
<ul class="ul1">
<li class="li1">PhD in machine learning, computational biology, bioengineering, biophysics, or a related field</li>
<li class="li1">Experience applying deep learning to images, including use of pretrained vision models</li>
<li class="li1">Demonstrated experience building both supervised and unsupervised models</li>
<li class="li1">Experience with multimodal modeling or data fusion across heterogeneous data types</li>
<li class="li1">Experience with graph neural networks or other graph/network representation learning</li>
<li class="li1">Proficiency in Python and modern deep learning frameworks (e.g., PyTorch, JAX, or TensorFlow)</li>
</ul>
</li>
<li> Nice to Have:
<ul>
<li>Experience with contrastive or self-supervised learning (e.g., CLIP) for multimodal data</li>
<li>Familiarity with topology-aware or higher-order modeling (e.g., simplicial or motif-based methods)</li>
<li>Background in proteomics or mass spectrometry data analysis</li>
<li>Experience with sequencing-based or single-cell omics data analysis</li>
<li>Experience with microscopy or spatial imaging analysis in a biological setting</li>
<li>Fluency with immunology or single-cell state modeling</li>
<li>Experience building reproducible analysis pipelines and contributing to shared or open-source codebases</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2><span style="color: rgb(40, 40, 39); font-family: helvetica, arial, sans-serif;">Compensation</span></h2>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">The Chicago, IL base pay for a new hire in this role is $84,150</span><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">. New hires are typically hired into the lower portion of the range, enabling employee growth in the range over time. Actual placement in range is based on job-related skills and experience, as evaluated throughout the interview process. </span></p>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">This position may be eligible to participate in our discretionary annual performance bonus program. Bonus eligibility and targets are determined in accordance with our total rewards philosophy and may vary by role.</span></p>
<h2><span style="color: rgb(223, 22, 33); font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="color: rgb(40, 40, 39);"><strong>Benefits for the Whole You</strong></span> </span></h2>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">We’re thankful to have an incredible team behind our work. To honor their commitment, we offer a wide range of benefits to support the people who make all we do possible. </span></p>
<ul>
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">Provides a generous employer match on employee 401(k) contributions to support planning for the future.</span></li>
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">Paid time off to volunteer at an organization of your choice. </span></li>
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">Funding for select family-forming benefits. </span></li>
<li style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">Relocation support for employees who need assistance moving</span></li>
</ul>
<p><span style="font-family: helvetica, arial, sans-serif;">If you’re interested in a role but your previous experience doesn’t perfectly align with each qualification in the job description, we still encourage you to apply as you may be the perfect fit for this or another role.</span></p>
<p><span style="font-weight: 400; color: #7e8c8d;"> #LI-Onsite</span></p>
Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.