算法工程师-AI药物结构

蛋白质结构预测模型研发：开发与迭代蛋白质及复合物结构预测模型；

生成式蛋白质设计：基于生成式架构，开发并优化蛋白质从头设计、抗体序列优化等模型；

蛋白互作与结合建模：构建蛋白-蛋白相互作用预测与分子对接模型，研发抗体-抗原结合、亲和力、突变效应等预测方法，优化候选分子；

设计-验证-迭代闭环：与湿实验团队（蛋白表达、纯化、生物物理表征、功能检测）紧密协作，基于实验反馈迭代优化模型与设计策略。

计算生物学、生物信息学、计算机科学、结构生物学、生物物理、计算化学或相关专业博士学位；硕士学历需具备5年以上相关研发经验；

精通Python编程，熟练掌握PyTorch（或TensorFlow）等主流深度学习框架，具备独立完成模型设计、训练与评估的能力；

熟悉Transformer、生成模型、图神经网络等主流模型架构的原理与实现，有实际模型训练经验；

具备扎实的蛋白质科学基础，理解序列-结构-功能关系、蛋白质物理化学性质与结构生物学基本原理；

熟悉蛋白质结构AI领域主流方法与工具，如AlphaFold2/3、RoseTTA、ESM等，了解其原理与适用边界；

熟悉蛋白质结构相关数据库（PDB、UniProt、SAbDab、OAS等）的使用与数据处理；

有良好的学术产出记录：在顶级会议（NeurIPS、ICML、ICLR等），顶级期刊（CNS及其子刊）发表过多篇第一作者论文；

良好的中英文文献阅读与学术写作能力，具备跨团队协作与沟通能力。