AIDD科学家(药物研发）

我们希望寻找“懂行业、懂场景、懂判断”的方案解决人。您将不直接参与算法代码的日常编写，但您将深度参与公司算法研发路线的制定。 岗位核心职责

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   战略层：参与研发路线图制定（首要职责） 技术趋势研判：深度追踪计算化学、生物物理及AI制药领域的前沿动态，结合工业界落地现状，为公司算法团队提供中长期技术栈演进方向的建议。 研发优先级决策：参与年度/季度研发立项讨论，基于行业竞争格局和技术成熟度，论证并确定各算法模块（如结构预测、亲和力计算、可开发性评估）的研发优先级与资源投入节奏。

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   需求层：市场洞察与痛点挖掘（次要职责） 竞品对标分析：定期对国际主流商业软件（如Schrödinger, MOE）及开源工具进行功能拆解与实测，提炼差异化突破点，为路线图制定提供数据支撑。 一线客户调研：深入抗体药物研发企业一线，与客户研发负责人深度访谈，系统收集当前研发流程中未被满足的计算需求和效率瓶颈。 需求池管理：将模糊的客户反馈和竞品分析结论，转化为清晰、量化的内部研发需求描述，为后续算法研发提供明确输入。

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   审核层：把关“研发成果是否达标” 制定行业级评估标准（Benchmark） ：建立并维护一套能反映真实抗体药物研发场景的标准测试集和评价指标体系（如预测精度、计算效率、假阳性率等）。 成果评审 ：对公司算法团队交付的研发模块进行独立的、基于物理真实性与生物学意义的深度评审。您判断该算法是否真正解决了工业场景问题，而非仅停留在论文指标。 验收决策：基于评审结果，明确给出“通过”、“需修改”或“暂缓上线”的专业意见。

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   输出层：构建行业标准解决方案 将经过验证的算法模块串联成标准化的端到端解决方案（SOP/Workflow），撰写面向客户的《解决方案指南》或《应用案例集》，为抗体药物研发提供行业参考标准。

硬性门槛： 学历： 博士学历；或本科为985高校的硕士学历。 专业背景： 计算化学、计算生物物理、结构生物学、物理化学或药物设计相关专业。 经验： 拥有蛋白质等生物大分子体系的计算模拟经验，且至少有3年以上在工业界或高水平学术课题组参与项目攻关的经历。 核心能力（非单纯编程）： 文献批判性阅读能力：能迅速看穿一篇顶刊算法论文的局限性和适用边界。 技术判断力：能够评估不同算法（如MM-GBSA vs. FEP vs. AI预测）在特定生物大分子体系下的可信度，做出最合适的方案选型。 沟通翻译能力：能在“客户的语言（生物学/药学）”与“工程师的语言（数学/代码）”之间精准切换。 加分项（体现差异化优势）： 有抗体等生物大分子的计算研究经验（如抗体结构建模、自由能微扰计算等）。 熟悉统计力学基础理论（如MM-GBSA, TI/FEP）或增强采样算法（如REMD, MetaDynamics）。 有计算平台研发经验（如参与过高性能计算平台、SaaS服务或云端药物设计平台的功能模块设计）。 作为第一作者在领域内权威期刊发表过应用类或算法类论文。 我们提供什么 战略话语权：您是公司技术路线的共同决策者，直接主导“做什么”和“为什么做”。 行业影响力：您将主导撰写面向行业的解决方案标准，成为中国抗体计算领域“最佳实践”的定义者。 免除低效杂务：我们有专职的算法工程团队承接开发，有专职的方案支撑COE团队完成公司事务组织协调和文档制作归并，您可专注于高价值的研判、调研与策略规划。 有竞争力的薪酬：提供匹配学历背景与能力的行业有竞争力薪资。 关于该岗位的补充说明（入职必读） 本岗位不需要您做日常的代码开发，但需要您是逻辑最严密的“判官”和“架构师”。您不需要亲自去写分子动力学模拟的代码，但您需要能一眼看出算法中的力场参数设置是否在物理上荒谬；您不需要去搭建网页后端，但您需要能清晰地向团队描绘未来产品的功能蓝图。我们找的是“最懂业务的科学家”和“最挑剔的客户代表”。 工作地点： 北京，上海