蛋白纯化工艺分子生物学技术 职位背景：
我们正在构建一个革命性的AI平台，目标是实现分离纯化工艺的智能预测——输入目标分子的关键参数，平台即可避免可能出现的风险，模拟出优质纯化方案，降低真实世界纷繁复杂的试验试错成本，节约生物制药企业最看重的时间成本，帮助药企客户快速开发纯化工艺验证。我们已拥有丰富的色谱填料产品与技术积淀，现在需要一位核心人物，将“湿实验经验”转化为“AI认知模型”。
我们需要你做什么：
1. 经验的解构与桥梁搭建
· 梳理你过往丰富的分离纯化经验，涵盖不同类型的标的物（如抗体、重组蛋白、核酸、多肽、病毒等）。
· 将这些“只可意会”的经验，系统性地转化为可量化、结构化的关键工艺参数，使之成为喂养AI的高质量数据。
· 深度理解公司色谱填料产品的分离机理，将产品知识库与你的应用经验融合，建立“填料特性-分离条件-标的物属性”的内在映射。
2. 定义“AI+纯化”的工作范式
· 与AI算法团队紧密合作，做最关键的“领域翻译官”，共同定义模型需要学习什么、输出什么，规避什么。
· 设计实验-预测-验证的闭环迭代流程，让AI模型在你的指导下持续进化，越来越“懂”纯化。
3. 领导团队，定义未来
· 你将负责进行AI+纯化模式开创性的知识生产工作。
· 你的最终作品，是一个任何人在输入目标分子参数后，都能获得初步纯化流程图和风险预警的经得起推敲和验证的智能平台。
我们希望你：
1. 根基深厚
· 博士学历，生物化工、生化工程、分离科学等相关专业。
· 拥有5年以上一线分离纯化实操经验，熟悉多种层析方法（亲和、离子交换、疏水、分子筛等）和制备级色谱。
· 关键要求： 亲手纯化过的标的物类型多样，了解不同分子的“脾气秉性”，并能说清其背后的分离科学原理。
2. 思维跨界
· 具备强烈的“数据意识”，习惯从“参数”和“特征”的角度审视实验现象（例如，能从一次拖尾峰联想到分子疏水性、缓冲液pH、上样量等多个特征维度）。
· 对AI/机器学习在科学领域的应用有浓厚兴趣和一定认知，不要求你写代码，但你必须清楚如何将业务问题抽象成AI可理解的任务。
· 不满足于经验主义，渴望将自己多年的know-how沉淀为可复用的智能资产。
3. 热情与好奇
· 你是那种谈起分离纯化会眼睛发光，对破解复杂分子纯化难题感到兴奋的人。
· 你内心渴望“造一个工具，让天下没有难做的纯化”，而不仅仅是完成一个个孤立项目。