生物医药领域专家（AI 评估方向）(J12779)

1. 围绕小分子化药与大分子生物药，从靶点识别、药物发现、苗头化合物筛选、先导化合物优化，到临床前研究、临床试验设计与执行等核心研发场景，系统化输出领域知识框架与专业判断逻辑。

2. 将资深生物医药专家在药物研发各环节中沉淀的判断标准与专业直觉，转化为结构化、可被清晰描述与复现的规则化表达。包括但不限于：

靶点维度：靶点可成药性评估、靶点-疾病关联强度、生物学合理性的判定逻辑；DDTM（药物适应症靶点作用机制）的合理性评判标准；

分子设计维度：SAR（构效关系）解读规范、分子优化方向的优先级判断、骨架跃迁合理性评估；LCA（先导化合物推荐）的判定依据与分级标准；

成药性维度：ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）各维度的风险分级与权衡逻辑；

结构与机制维度：蛋白质结构预测结果的可靠性评判、结合模式合理性、共晶体结构解读规范；

大分子特性维度：抗体/蛋白工程的成药性判断、免疫原性风险评估、稳定性与可生产性权衡；

临床维度：临床方案合理性、终点选择、统计假设的判断要素。

3. 对生物医药AI产品的评估体系中涉及生物医药专业性的关键环节进行专业审定，包括评测样本的科学严谨性与代表性、评分标准是否符合行业共识、争议性边界 case 的专业裁决。在专业判断分歧出现时，提供具有医药行业公信力的最终意见。

4. 基于评估暴露的AI产品能力短板，从医药研发视角解读问题的本质及领域知识补强的优先方向，形成"评估发现问题—领域洞察反哺—模型能力进化"的闭环输入。

1. 硕士及以上学历，药物化学、药理学、分子生物学、生物化学、化学生物学、生物信息学或相关专业背景；博士优先。

2. 5 年以上生物医药研发实战经验，在小分子化药或大分子生物药至少一个方向具备深度积淀，独立或核心参与过完整研发项目。

3. 在以下至少一个领域具备深度专长：靶点发现与验证、药物化学与分子设计、ADMET 评价与成药性优化、蛋白质结构生物学、计算化学与计算生物学、抗体/蛋白工程、ADC/双抗/多肽/核酸药物等大分子方向、临床前药理毒理、临床试验设计与转化医学。

4. 熟悉 SAR、ADMET、靶点识别、DDTM、LCA、蛋白质结构预测等核心方法论与工具体系的应用边界与实务标准。

5. 具备将医药专家隐性经验显性化、结构化的能力，善于运用分级标准、判断梯度、维度组合、决策树、风险矩阵等结构化方式表达专业判断，而非仅依赖案例叙述。

6. 具备良好的跨专业沟通能力，能够与产品、算法研发团队就领域问题进行高效协同与共建。对 AI、计算药物设计、AI for Science 在医药研发中的应用持开放态度，认同领域专业经验通过标准化沉淀实现规模化复用的价值。

加分项

1. 具备 AIDD相关项目经验，或对 AlphaFold、RFdiffusion、扩散模型在分子设计中的应用具备认知。

2. 在 ADC、双特异性抗体、CGT、mRNA、PROTAC 等前沿模态有实战经验。

3. 有发表高水平学术论文或参与行业指南/标准制定经历。