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全职深圳

计算生物学 / 分子发现研究员

全职计算生物学AIDD/CADD分子发现

岗位职责

  • 分子发现与计算执行（AIDD或CADD方向，二选一或兼顾）：【AIDD方向】应用和微调机器学习/深度学习模型，执行苗头分子的虚拟筛选、亲和力预测及 ADMET 属性评估；【CADD方向】负责搭建计算体系，执行分子动力学模拟（MD）、分子对接及常规自由能计算，分析靶点蛋白构象及分子间相互作用。
  • 数据挖掘与分析：协助收集和整理公共数据库（如 PDB, UniProt, ChEMBL 等）中的结构生物学与活性数据，为靶点评估提供基础数据支持。
  • 研发支持与协同：参与“Design-Make-Test-Analyze (DMTA)”循环，按时交付高质量的计算分析报告，协助药物化学和结构生物学团队进行数据解读。
  • 平台维护与流程沉淀：跟踪前沿文献，协助团队将最新的开源算法或计算工具部署到内部平台，编写和维护自动化脚本。

任职要求

  • 教育背景：计算化学、生物信息学、计算生物学、人工智能、计算机科学或相关专业的硕士或应届博士。
  • 核心专业技能（以下A或B满足其一即可）：【A. AIDD技能】掌握机器学习/深度学习基础，能使用 PyTorch/TensorFlow 等框架跑通开源模型；了解 GNN、生成式模型在分子领域的应用；【B. CADD/MD技能】熟练使用至少一种主流 MD 引擎（GROMACS, AMBER, OpenMM 等）或 CADD 软件（Schrödinger, MOE 等）；能独立完成常规体系的构建与轨迹分析。
  • 编程与工程能力：熟练使用 Python，掌握 Linux 环境及 Shell 脚本，能在 HPC 集群或云平台上提交和管理计算任务。
  • 综合素质：具备良好的文献阅读能力、踏实的工作态度、规范的代码/文档记录习惯以及团队协作精神。

加分项

  • 具有抗体药物（Antibody）或多肽药物（Peptide）相关的课题研究或实习经验者优先。
  • 在相关领域的知名期刊发表过论文，或在 GitHub 上有开源项目贡献者优先。