工作职责：
1、运用分子模拟技术对酶的结构进行深入分析，结合机器学习算法构建预测模型，以此为基础设计酶的改造方案，并通过实验验证优化，致力于提升酶的催化效率、稳定性及特异性，满足不同工业与生物医学场景需求；
2、构建菌株的数学模型，借助 AI 技术模拟其代谢网络，挖掘潜在的代谢改造靶点。开展代谢工程实验，调控菌株代谢途径，实现目标产物的高效合成，推动生物发酵产业发展；
3、开发并运用新的算法与工具，对高通量测序数据、蛋白质组学数据等生物大数据进行深度挖掘与分析。揭示生物系统的内在规律，如基因调控机制、蛋白质相互作用网络等，为合成生物学和生物医药研究提供理论支撑；
4、跟踪前沿技术趋势，积极探索适用于生物研究的新方法与新技术，如深度学习在酶的设计、单细胞数据分析中的应用。搭建技术平台，推动跨学科研究，提升团队整体技术实力；
5、按时汇报工作，完成领导交办的其他任务；
6、上述1-4至少满足2条。
任职要求：
1、拥有生物信息学、计算生物学、生物工程、计算机科学等相关专业的本科及以上学位，具备扎实的理论基础；
2、熟练掌握分子模拟软件（如 AutoDock、GROMACS 等），能够独立开展酶结构模拟分析工作。精通至少一种机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch），具备构建和训练复杂模型的能力。
熟悉生物大数据分析流程，掌握常用的数据分析工具（如 Python、R 语言）及生物信息学数据库使用方法。具备编程能力，能够开发算法解决实际生物研究问题，有良好的代码规范与文档撰写习惯；
3、有酶工程、代谢工程、生物信息学等相关领域的研究经历，在分子模拟、机器学习应用于生物研究方面有实际项目经验者优先。发表过相关高质量学术论文者将更具优势；
4、英语四级以上水平，能够熟练检索、运用各类中、英文文献；
5、良好的团队合作精神，能够与不同专业背景的人员有效沟通协作，共同推进项目进展。