杭州·钱塘区
职位详情
工作职责
1、参与人工智能（AI）大模型与深度学习算法的开发及应用，融合计算生物学、结构生物学、化学信息学等技术，助力小分子药物研发各环节的智能化升级；
2、根据实际业务需求，设计并实现面向小分子药物研发的AI算法流程，搭建垂直领域的模型化平台，支撑候选化合物筛选与分子结构设计；
3、运用生物信息学与结构生物学方法开展蛋白质序列比对（MSA）、同源建模、三维结构预测、功能注释及结构比对等相关分析；
4、独立使用分子动力学模拟工具进行蛋白质序列设计、分子对接、定量构效关系（QSAR）建模以及虚拟筛选等计算任务；
5、协同药化团队深入探讨计算结果与新分子设计方案，共同明确结构优化路径，推进合理化的药物分子设计；
6、持续关注AI在药物发现领域的最新进展，结合公司研发方向，构建并落地最优的AI驱动药物研发（AIDD）技术路线与流程；
7、具备创新药物研发经验者优先，曾主导或参与完整的小分子药物大型项目者更佳。
任职要求
1、硕士及以上学历，专业方向包括但不限于计算机科学、生物信息学、计算生物学、智能科学与技术、电子信息等，需具备药物化学、计算化学或计算生物学与人工智能交叉背景；
2、具有2年以上相关领域工作经验；熟练掌握Linux系统操作，熟悉Shell脚本，精通Python编程，掌握主流AI开发框架；能熟练操作大分子/小分子相关的分子动力学与分子对接软件，如Rosetta、Schrödinger、MOE、DiscoveryStudio、Maestro、Gromacs、Glide等；
3、了解基于结构的药物设计方法，有生物医药相关AI算法开发经历，例如蛋白质结构预测、分子生成、逆折叠、分子评估等；熟练运用生物信息学中序列与结构比对的常用工具和技术；
4、具备AI算法实际应用经验，涵盖大语言模型（LLM）、图卷积网络（GCN）、变分自编码器（VAE）、Transformer、预训练模型（PTM）、模型微调等方向；熟悉常见机器学习模型及其应用场景；
5、熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；可流畅阅读英文文献，逻辑思维清晰，学习能力强，具备较强的自我驱动力和问题分析能力，拥有良好的沟通协作能力与团队意识；
6、有大规模虚拟筛选平台建设经验者优先。
1、参与人工智能（AI）大模型与深度学习算法的开发及应用，融合计算生物学、结构生物学、化学信息学等技术，助力小分子药物研发各环节的智能化升级；
2、根据实际业务需求，设计并实现面向小分子药物研发的AI算法流程，搭建垂直领域的模型化平台，支撑候选化合物筛选与分子结构设计；
3、运用生物信息学与结构生物学方法开展蛋白质序列比对（MSA）、同源建模、三维结构预测、功能注释及结构比对等相关分析；
4、独立使用分子动力学模拟工具进行蛋白质序列设计、分子对接、定量构效关系（QSAR）建模以及虚拟筛选等计算任务；
5、协同药化团队深入探讨计算结果与新分子设计方案，共同明确结构优化路径，推进合理化的药物分子设计；
6、持续关注AI在药物发现领域的最新进展，结合公司研发方向，构建并落地最优的AI驱动药物研发（AIDD）技术路线与流程；
7、具备创新药物研发经验者优先，曾主导或参与完整的小分子药物大型项目者更佳。
任职要求
1、硕士及以上学历，专业方向包括但不限于计算机科学、生物信息学、计算生物学、智能科学与技术、电子信息等，需具备药物化学、计算化学或计算生物学与人工智能交叉背景；
2、具有2年以上相关领域工作经验；熟练掌握Linux系统操作，熟悉Shell脚本，精通Python编程，掌握主流AI开发框架；能熟练操作大分子/小分子相关的分子动力学与分子对接软件，如Rosetta、Schrödinger、MOE、DiscoveryStudio、Maestro、Gromacs、Glide等；
3、了解基于结构的药物设计方法，有生物医药相关AI算法开发经历，例如蛋白质结构预测、分子生成、逆折叠、分子评估等；熟练运用生物信息学中序列与结构比对的常用工具和技术；
4、具备AI算法实际应用经验，涵盖大语言模型（LLM）、图卷积网络（GCN）、变分自编码器（VAE）、Transformer、预训练模型（PTM）、模型微调等方向；熟悉常见机器学习模型及其应用场景；
5、熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；可流畅阅读英文文献，逻辑思维清晰，学习能力强，具备较强的自我驱动力和问题分析能力，拥有良好的沟通协作能力与团队意识；
6、有大规模虚拟筛选平台建设经验者优先。
2026-06-29 14:26
IP属地：浙江杭州
职位福利
硕士1-3年
杭州禹泓医药科技有限公司
A轮 · 20-99人
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