岗位使命： 构建端到端的AI药物发现平台，涵盖靶点发现、苗头化合物筛选、先导化合物优化及ADMET性质预测。 核心职责： 1.开发用于分子生成、分子性质预测、虚拟筛选和药物重定位的AI模型。 2.整合多组学数据，利用AI发现新的疾病靶点。 3.建立精准的ADMET预测模型，降低药物研发后期的失败率。 4.管理和分析大规模的化学、生物学和临床数据。 硬技能： 1.AI/ML核心： 精通图神经网络、Transformer、RNN/VAE等在分子表示学习中的应用。熟悉主动学习、多任务学习等策略。 2.药物化学知识： 熟悉药物化学的基本原理，如Lipinski五规则、药效团、构效关系。了解药物研发的全流程。 3.编程与工具： 熟练使用Python，R语言及化学信息学库；熟悉主流药物发现软件和数据库。 4.数据素养： 能够熟练处理各类生物医学数据库。 软技能： 1.结果导向： 深刻理解药物研发的最终目标是推进临床候选分子，而不仅仅是模型指标。 2.系统性思维： 能够从靶点、化合物、细胞、动物到人体的多尺度视角思考问题。 3.风险意识： 对数据偏差、模型可解释性有清醒认识，并能有效管理不确定性。 加分项： 1.有在制药企业或AI制药公司实习或工作的经验。 2.熟悉CADD、SBDD等传统计算方法。 3.具备一定的医学或病理学知识。