Software Engineer, Lab Automation

Adaptyv baut ein automatisiertes Labor auf, das es AI agents ermöglicht, Biologieexperimente durchzuführen.

Wir treten in die Ära der agentischen Wissenschaft ein, in der AI Modelle nun neuartige Proteine entwerfen, Hypothesen vorschlagen und experimentelle Ergebnisse iterieren können. Aber sie können die Experimente nicht selbst durchführen – das ist nach wie vor ein manueller, monatelanger Prozess. Wir bauen die Infrastruktur, die AI agents Zugang zur physischen Welt verschafft.

Wir sind eines der am schnellsten wachsenden Biotech-Unternehmen, dem führende Biopharmas, wegweisende AI Labs und die Techbio-Unternehmen, die das Feld vorantreiben, vertrauen. Dies ist eine seltene Chance, einen Teil der wichtigsten Arbeiten zu leisten, die heute in der Biotech stattfinden.

Unser automatisiertes Labor wird durch einen tiefen Software- + Hardware-Stack angetrieben: Lab-Instrumente im Wert von Millionen USD, die mittels Reverse-Engineering in API-steuerbare Hardware umgewandelt wurden, Dutzende von Geräten, die durch komplexe Workflows orchestriert werden, vollständige Observability über alles, was im Labor passiert, Processing-Pipelines für unordentliche Daten aus der physischen Welt und AI-Systeme, die Produktionsergebnisse Fehler analysieren und die Assay-Entwicklung beschleunigen.

Wir wachsen schnell und stellen talentierte Menschen ein, um die massive Nachfrage nach KI-gesteuerter Wet-Lab-Experimentation zu skalieren und zu unterstützen.

Über die Rolle

Sie werden die Work-Cell-Orchestrierung, Instrumententreiber, Protokollplanung, Fehlerbehebungslogik und Überwachung entwickeln. Physische Systeme versagen auf eine Weise, wie es reine Software nicht tut – eine Platte verklemmt sich, ein Liquid Handler überspringt ein Well, ein Temperaturregler driftet ab. Ihr Job ist es, das System so zu gestalten, dass es all dies reibungslos handhabt. Dies ist eine breite Hands-on-Rolle für einen starken Engineer, der möchte, dass sein Code echte Maschinen steuert und ihn noch am selben Tag in Aktion sieht.

Was Sie tun werden

• Orchestrierungssoftware entwickeln, die Liquid Handler, Plate Reader, Inkubatoren und Roboterarme koordiniert – unter Berücksichtigung von zeitlichen Abhängigkeiten, Zustand und Fehlerbehebung.
• Instrumententreiber und APIs mittels Reverse-Engineering entwickeln. Jedes Instrument spricht ein anderes Protokoll (serial, USB, TCP/IP); Sie finden heraus, wie es kommuniziert, und bauen eine saubere Abstraktion darüber auf.
• Komplexe mehrstufige Protokolle zuverlässig modellieren und ausführen – ein einzelner Durchlauf kann Dutzende von Schritten über mehrere Instrumente hinweg umfassen.
• Fehlerbehebungslogik entwickeln, sodass das System bei einem Fehler mitten im Durchlauf je nach Fehlermodus versucht es erneut, überspringt den Schritt, alarmiert oder pausiert.
• Monitoring und Observability für die Work-Cell-Gesundheit erstellen: Instrumentenstatus, Fortschritt des Durchlaufs, Fehlerraten.
• Debugging über die Software-Hardware-Grenze hinweg – herausfinden, ob schlechte Daten ein Kommunikations-, Firmware-, Kalibrierungs- oder Code-Problem sind.
• Eng zusammenarbeiten mit Lab Automation Engineers, dem restlichen Software-Team und den Wissenschaftlern, die die Produktion leiten.

Stack

TypeScript und Python, Postgres (Supabase), Modal für Compute. Wir steuern Instrumente, wo immer möglich, mit Open-Source Python Tooling wie PyLabRobot und PyHamilton anstatt mit proprietären Vendor GUIs.

Was wir suchen

• Starke Software Engineering Fähigkeiten. Sie schreiben Produktionscode in Python und/oder TypeScript – gut strukturiert und wartbar, nicht nur Prototypen.
• Sicher an der Hardware-Software-Grenze. Sie haben Software entwickelt, die physische Geräte steuert, oder Sie sind bereit dazu. Sie können eine Protokollspezifikation lesen, eine instabile Verbindung debuggen und über das Timing nachdenken.
• Erfahrung in der Lab Automation ist ein großes Plus. Vertrautheit mit PyHamilton, PyLabRobot, Opentrons oder ähnlichem Tooling ist hilfreich – ebenso wie ein Hintergrund in Robotik, industrieller Automatisierung, IoT oder Embedded Systems.
• Maker- und Hacker-Mentalität. Sie finden gerne heraus, wie geschlossene Systeme funktionieren, und bauen das, was sie besser macht. Bonus, wenn Sie sich mit Elektronik, Mikrocontrollern oder einem 3D-Drucker auskennen, falls eine Integration eine physische Lösung erfordert.
• AI-native Builder. Es ist 2026 – Sie bauen standardmäßig mit Coding Agents wie Claude Code und verfügen über ein scharfes Urteilsvermögen darüber, was diese produzieren.
• Eigeninitiative und Unabhängigkeit. Sie definieren, was gebaut werden muss, basierend darauf, wie das Labor tatsächlich arbeitet, und nicht nur basierend auf dem, was im Ticket steht.
• Zuverlässigkeitsorientiert. Das Labor läuft 24/7; Sie entwickeln Systeme, bei denen der Ausfall eines Instruments nicht auf die gesamte Work Cell durchschlägt.

Biologischer Hintergrund ist nicht erforderlich – aber Sie sollten begeistert davon sein, dass der Code echte Experimente ausführt.

Details

• Standort: Lausanne, Schweiz (on-site – Sie benötigen direkten Zugriff auf physische Instrumente).
• Typ: Vollzeit
• Startdatum: ASAP

Bewerbungsfrist

Wir prüfen Bewerbungen laufend.