岗位职责:
1.AI模型创新：
o开发、部署、优化针对大分子药物优化、ADC linker-payload理性设计、结合表位预测等的AI算法；
o探索扩散模型/图神经网络在多特异性抗体构象空间搜索中的应用。
2.工程化落地：
o将AlphaFold、ProteinMPNN等外部、公开工具改造为适应的自动化流程；
o优化现有内部研发AI模型，与外部SOTA方案对标，管理AI模型全生命周期
o通过工具化，产品化，提高现有AI模型与工作流的普适应，达到人人可用。
3.跨学科协同：
o与实验室背景的结构生物学行业专家团队共同制定AI赋能药物研发的验证实验方案，共同推进公司药物研发管线；
o主导"干湿实验闭环"迭代，优化基于主动学习（Active Learning）的候选分子筛选。
任职要求:
硬性门槛：
•计算机科学/AI相关本科及以上，或计算生物学/生物信息学博士
•3年AI药物研发项目经验：有AI模型全生命周期管理经验、有应用AI在大分子药物研发应用落地经验
•熟练掌握相关AI开发工具与算法框架（如PyTorch Geometric/DGL等图神经网络工具链）
高竞争力候选人有以下经验：
•在抗体亲和力成熟或ADC稳定性预测方向发表过AI方法学论文
•主导过开源生物计算项目（如ProteinGym基准测试，CASP比赛等）
•熟悉CADD，AIDD大分子设计商业平台（如MOE，GROMACS等）