计算机辅助制剂开发研究员

具体职责包括但不限于： · 基于蛋白序列与结构信息，开展同源建模（Homology Modeling）、结构优化与构象分析，构建高质量蛋白三维模型，为制剂开发提供结构基础；

• 运用分子动力学模拟（MD）、增强采样、自由能计算等先进计算方法，研究蛋白分子在不同处方条件下的稳定性、聚集倾向、粘度形成机制及蛋白-辅料相互作用；

• 利用量子化学计算（QC）等技术，解析影响制剂性能的关键分子因素，指导生物药处方设计与工艺优化；

• 建立蛋白可开发性（Developability）评价模型，预测分子稳定性、高浓度粘度、聚集风险、界面吸附风险等关键制剂属性；

• 整合和管理制剂研发数据，建立涵盖蛋白结构特征、处方组成、理化性质及稳定性结果的数据库，为数据驱动研发提供基础支撑；

• 与制剂科学家、生物信息学家及数据科学家紧密合作，挖掘实验数据与分子机制间的关联，推动计算模拟与实验验证的闭环研发模式；

• 撰写技术报告、研究论文及专利文件，展示和传播研发成果； 参与跨部门项目协作与技术交流，推动计算科学能力与制剂开发流程的深度融合

• 药学、制药工程、生物制药、计算机科学、人工智能、化学信息学等相关专业硕士及以上学历；

• 具有1年以上药物研发、计算建模、分子模拟应用研究经验；具备制剂开发与计算科学交叉背景者优先；

• 熟悉蛋白质结构与性质分析，具备同源建模（Homology Modeling）、蛋白结构预测、分子对接（Molecular Docking）或分子动力学模拟（MD）**相关经验；

• 熟练掌握至少一种主流编程语言（如Python、R等），具备数据分析及机器学习开发能力；熟悉Scikit-learn、XGBoost、PyTorch、TensorFlow等常用框架者优先；

• 了解生物药物制剂开发流程，理解处方组成、工艺参数与产品质量属性（CQAs）之间的关系；

• 具备良好的科学思维和问题分析能力，能够结合实验数据与计算结果提出机制性见解；

• 具有优秀的沟通表达能力、团队协作精神及自主学习能力，能够推动跨学科项目高效开展。

• 具有CMC药学研究、处方开发或IND/NDA申报项目经验；

• 具有高浓度制剂、抗体制剂、冻干制剂、脂质体、纳米制剂等研发经验；

• 熟悉Schrödinger、Discovery Studio、GROMACS、AMBER、NAMD、CHARMM等一种或多种分子模拟平台；

• 具备蛋白可开发性（Developability）评估经验，了解蛋白聚集、粘度、界面吸附及稳定性等关键问题的计算表征方法；

• 具有蛋白-蛋白相互作用（PPI）、蛋白-辅料相互作用研究经验，能够利用计算方法指导辅料筛选和处方优化；

• 具有相关论文、专利或开源项目成果者优先