岗位描述
岗位描述：负责推动小分子药物评估与开发中的创新，构建、集成并应用AI驱动和物理信息引导的计算方法，支持研发决策。设计、开发并部署面向小分子药物评估与开发的AI系统，整合化学、生物学和结构建模数据；应用并扩展计算机辅助药物设计（CADD）方法，如基于结构和基于配体的方法，以支持药物设计与评估；将机器学习模型与CADD工作流结合，用于虚拟筛选、分子性质预测、结合/构象评估及可开发性评价；与药物化学家、AI科学家、生物学家及项目团队紧密合作，将科学假设和项目需求转化为可执行的计算策略；整合靶点生物学、疾病机制和化学设计策略，支持理性决策；在快节奏研发环境中快速进行原型开发、迭代与优化；参与跨项目AI/CADD平台建设，打造可扩展、可复用、以决策为导向的药物评估能力。 岗位要求：具有CADD、计算化学、计算生物学、人工智能、机器学习或相关技术领域的博士学历，或硕士学历并具备同等实践经验；具备基于AI的小分子药物评估或CADD相关应用的实操经验；深入理解小分子药物发现流程，包括命中化合物识别、先导化合物优化和关键决策节点；熟悉PyTorch、TensorFlow或JAX等机器学习框架，以及NumPy、SciPy、Pandas等科学计算工具；具备与化学和生物学科学家协同工作的经验，能够将领域知识融入计算模型；具备较强的问题解决能力和快速学习能力；具备优秀的跨学科沟通协作能力。优先条件包括：具备结构基础药物设计、对接、结合构象分析、QSAR、相似性建模、药效团等CADD技术实践经验；具备图神经网络、生成式模型、结构预测或性质预测等药物研发AI模型经验；具备疾病生物学和靶点研究经验，能够将生物学背景与化学设计、评估策略相结合；熟悉真实制药研发决策流程、项目里程碑及权衡因素，如效力、ADMET和可开发性之间的平衡；有构建支持项目团队使用的工具或工作流经验，而非仅限独立研究原型。