崗位職責:
1.AI模型創新:
?開發、部署、優化針對大分子藥物優化、ADC linker-payload理性設計、結合表位預測等的AI算法;
?探索擴散模型/圖神經網絡在多特異性抗體構象空間搜索中的應用。
2.工程化落地:
?將AlphaFold、ProteinMPNN等外部、公開工具改造為適應的自動化流程;
?優化現有內部研發AI模型,與外部SOTA方案對標,管理AI模型全生命周期
?通過工具化,產品化,提高現有AI模型與工作流的普適應,達到人人可用。
3.跨學科協同:
?與實驗室背景的結構生物學行業專家團隊共同制定AI賦能藥物研發的驗證實驗方案,共同推進公司藥物研發管線;
?主導"干濕實驗閉環"迭代,優化基于主動學習(Active Learning)的候選分子篩選。
任職要求:
硬性門檻:
?計算機科學/AI相關學科背景,或計算生物學/生物信息學博士
?3年AI藥物研發項目經驗:有AI模型全生命周期管理經驗、有應用AI在大分子藥物研發應用落地經驗
?熟練掌握相關AI開發工具與算法框架(如PyTorch Geometric/DGL等圖神經網絡工具鏈)
高競爭力候選人有以下經驗:
?在抗體親和力成熟或ADC穩定性預測方向發表過AI方法學論文
?主導過開源生物計算項目(如ProteinGym基準測試,CASP比賽等)
?熟悉CADD,AIDD大分子設計商業平臺(如MOE,GROMACS等)