Software Engineer, Lab Automation

Adaptyv baut ein automatisiertes Labor auf, das es AI agents ermöglicht, Biologie-Experimente durchzuführen. Wir treten in die Ära der agentischen Wissenschaft ein, in der KI-Modelle nun neuartige Proteine entwerfen, Hypothesen vorschlagen und experimentelle Ergebnisse iterativ verbessern 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, dazu beizutragen, einige der wichtigsten Arbeiten voranzutreiben, die heute in der Biotechnologie 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 unstrukturierte Daten aus der physischen Welt und KI-Systeme, die Produktionsergebnisse Fehler analysieren und die Assay-Entwicklung beschleunigen. Wir wachsen schnell und stellen talentierte Menschen ein, um die massive Nachfrage nach KI-gestützter Wet-Lab-Experimentation zu skalieren und zu unterstützen. ÜBER DIE ROLLE Sie werden die Work-Cell-Orchestrierung, Instrumenten-Treiber, Protokoll-Scheduling, Error-Recovery-Logik und Monitoring entwickeln. Physische Systeme versagen auf eine Weise, wie reine Software es nicht tut – eine Platte bleibt stecken, ein Liquid Handler überspringt ein Well, ein Temperaturregler driftet ab. Ihre Aufgabe ist es, das System so zu gestalten, dass es all dies reibungslos bewältigt. Dies ist eine breite, praxisnahe 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 - Entwicklung von Orchestrierungs-Software, die Liquid Handler, Plate Reader, Inkubatoren und Roboterarme koordiniert – unter Berücksichtigung von Timing-Abhängigkeiten, Status und Error Recovery. - Reverse-Engineering und Entwicklung von Instrumenten-Treibern und APIs. Jedes Instrument spricht ein anderes Protokoll (serial, USB, TCP/IP); Sie finden heraus, wie es kommuniziert, und bauen eine saubere Abstraktion darüber auf. - Zuverlässige Modellierung und Ausführung komplexer mehrstufiger Protokolle – ein einzelner Durchlauf kann Dutzende von Schritten über mehrere Instrumente hinweg umfassen. - Entwicklung von Error-Recovery-Logik, sodass das System bei einem Fehler während des Durchlaufs je nach Fehlermodus wiederholt, überspringt, warnt oder pausiert. - Erstellung von Monitoring und Observability für die Gesundheit der Work-Cell: Instrumentenstatus, Fortschritt des Durchlaufs, Fehlerraten. - Debugging über die Software-Hardware-Grenze hinweg – herauszufinden, ob schlechte Daten ein Kommunikations-, Firmware-, Kalibrierungs- oder Code-Problem sind. - Enge Zusammenarbeit mit Lab Automation Engineers, dem restlichen Software-Team und den Wissenschaftlern, die die Produktion durchführen. 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 bereits Software entwickelt, die physische Geräte steuert, oder Sie freuen sich darauf. 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. Ein Bonus, wenn Sie sich mit Elektronik, Mikrocontrollern oder einem 3D-Drucker auskennen, wenn eine Integration eine physische Lösung erfordert. - AI-native Builder. Es ist 2026 – Sie bauen standardmäßig mit Coding-Agents wie Claude Code und haben 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 rund um die Uhr; Sie entwerfen Systeme, in denen der Ausfall eines Instruments nicht kaskadierend die gesamte Work-Cell beeinträchtigt. Ein biologischer Hintergrund ist nicht erforderlich – aber Sie sollten begeistert davon sein, dass der Code echte Experimente ausführt. DETAILS - Standort: Lausanne, Switzerland (on-site – Sie benötigen direkten Zugang zu physischen Instrumenten). - Typ: Full time - Startdatum: ASAP Bewerbungsfrist Wir prüfen die Bewerber fortlaufend.