分子发现资深研究员(J12894)

该职位来源于猎聘 职责描述： 1. 参与小分子，多肽项目的立项及项目执行工作，从靶点选择，靶点验证，分子发现，分子优化，直至PCC确定 2. 和机理团队合作，结合靶点的特性，设计新颖的化学干预策略 3. 主导推动虚拟筛选、结构基预测（如AlphaFold等）、生成式分子设计工具在项目中的实际应用与验证，与合成团队合作将计算预测（对接、自由能微扰FEP、AI生成分子设计建议）转化为可执行的合成与测试策略，形成"计算-合成-测试"闭环 4. 在负责与外部CADD/AIDD团队/公司合作之外，也能使用分子对接、同源建模、结合口袋分析等工具，独立开展先导化合物的结构预测与设计假设验证 5. 主导或参与人机结合（AI-assisted）的SAR分析，与结构生物学、DMPK等平台组紧密协作，设计并推进构效关系（SAR）迭代，缩短设计-合成反馈周期 6. 评估并反馈AI/ML模型生成化合物的合成可及性与化学合理性，为计算团队提供湿实验数据用于模型迭代与再训练 7. 主导关键实验的设计与解读：结合力测定、细胞活性、体外ADME/DMPK数据的综合分析 8. 撰写内部报告、专利申请材料，并在需要时准备学术发表内容 任职要求： 1. 有机化学、药物化学或相关领域博士学位，5年以上制药/生物技术行业药物发现经验（或同等资历），有难成药靶点（undruggable target）或无序蛋白靶向经验者优先 2. 具备完整项目周期经验：从靶点验证到临床候选化合物提名 3. 熟悉现代药物化学工具：CADD/结构指导设计、DMPK数据解读、代谢稳定性优化 4. 具备较强的独立判断力与跨部门协作能力，能在数据不完整情况下做出合理的化学决策 5. 有与计算化学/AIDD团队协作经验，理解对接打分、自由能计算、分子生成模型的基本原理与局限性 6. 具备hands-on CADD实操经验，能独立完成分子对接、构象分析、基本自由能估算等工作，而非仅停留在结果解读层面 7. 能够批判性评估AI预测结果，避免盲目追随模型输出而忽视化学直觉与实验验证 8. 熟练使用至少一种主流对接/建模软件平台，具备将计算结果快速转化为可合成设计方案的能力 9. 熟悉AI/ML辅助药物设计工具的开发或深度定制经验者优先