1、主导小分子创新药从靶点验证到候选化合物设计的全流程计算策略，运用CADD技术（分子对接、动力学模拟、FEP/TI计算等）优化化合物的活性、选择性及类药性等各项参数；

2、探索大分子药物（抗体、多特异性分子等）的计算设计策略，搭建AI驱动的生物药开发平台；

3、整合传统CADD（Schrodinger/MOE/Rosetta等）与AIDD技术（GNN、生成模型、深度学习），建立智能化药物设计流程，并应用于挑战性靶点（如PPI）的配体发现或新化学空间的探索，以提升虚拟筛选的效率与成功率；

4、指导开发多参数优化策略，解决复杂药物设计问题（如多特异性分子、成药性预测）；

5、负责构建和维护用于AIDD模型训练的高质量药物研发数据库，确保数据的准确性、一致性和可追溯性；

6、联动药化、生物、DMPK团队，将计算方案转化为实验策略，加速项目进入临床前研究阶段；

7、主导新靶点评估、专利分析及立项调研，提供计算化学支持；

8、管理计算化学团队，制定技术发展规划与培训计划（如分子建模、AI工具应用）；

9、规划并优化高性能计算平台与虚拟筛选流程，合理分配计算资源；

10、评估并引入外部先进的CADD/AIDD技术或平台，与CRO或AI生物科技公司建立合作。

1、计算化学/计算生物学/生物物理学等专业博士学历，8年以上工业界CADD/AIDD经验（含3年团队管理）；

2、至少主导过2个小分子新药项目至PCC阶段，熟悉IND申报流程；

3、精通小分子设计：包括但不限于虚拟筛选、QSAR、结合自由能计算、ADMET预测；

4、掌握大分子模拟：理解并能应用蛋白-配体相互作用分析、抗体建模、亲和力优化等技术；

5、熟练应用与开发AI工具：分子生成模型、深度学习框架（如GNN、CNN）；

6、出色的跨部门沟通与协调能力，能高效推动多学科团队的合作；

7、对前沿技术敏感（如AlphaFold3、扩散模型），具备快速学习与转化能力；

8、具有大分子药物（蛋白降解剂、多抗等）计算设计经验者优先；

9、发表过CADD/AIDD领域高水平论文或专利者优先；

10、熟悉云超算平台与自动化流程开发（如Pipeline Pilot）者优先。