AI蛋白科学家

1. 常规产品线-靶点蛋白、细胞因子等的可设计性改造。

2. 难做靶点攻坚。GPCR、离子通道、全长跨膜蛋白、蛋白复合物——给出"序列改造 + 表达体系 + 稳定化方案"的组合，把原来做不出来或产量极低的靶点做出来。

3. 蛋白定制业务的前端支持。为客户定制蛋白项目做免疫原设计、表位预测和交叉反应风险评估，提高首轮命中率，减少返工。

4. 项目数据沉淀。把内部历史项目的表达量、纯度、聚集、批间差和失败原因整理成结构化数据，做成可复用的预测模型。

1.结构生物学、计算生物学、生物信息学、蛋白质工程、生物化学与分子生物学、生物物理学

2.AlphaFold2/3、ESMFold、RoseTTAFold 熟练使用，并且清楚它们在哪些目标上会失效、失效在哪；会用分子对接与短程分子动力学做稳定性判断

3.Python + PyTorch 能独立写模型和数据处理流程；Linux、HPC/Slurm、Docker、Git 为日常工具

4.有重组蛋白、抗体或诊断试剂类产品的工业界经历,做过跨膜蛋白、蛋白复合物或大分子量难表达靶点