工作职责：

1. 设计和构建适用于药物研发的垂直领域大模型，将AI技术深度融入药物靶点发现、分子设计和药物性质预测中；

2. 基于企业内部数据和公开数据，构建并优化药物分子性质预测模型，提高模型的精准性和应用效果；

3. 应用蛋白生成模型进行蛋白结构预测，结合动力学模拟、分子模拟等方法，从结构生物学角度深度探索蛋白质的功能与作用机制；

4. 掌握并应用Python等编程语言，具备图神经网络、Transformer等机器学习和深度学习算法的经验，能够熟练使用Pytorch、TensorFlow等框架进行模型开发与优化；

5. 熟悉计算机辅助药物设计（CADD）的相关工具和软件，如Schrödinger、MOE、Discovery Studio (DS)、VMD、AMBER、GROMACS等，能够高效地支持药物分子和蛋白质分子模拟研究；

6. 与跨学科团队协作，推动AI在药物发现中的应用落地，通过定期交流与分享，支持和完善基于结构生物学的研究策略。

任职要求：

1. 具有计算生物学、药物化学、生物信息学或相关领域的硕士学位，或具备同等的AI驱动药物研发经验；

2. 拥有扎实的机器学习和深度学习理论知识，具备药物研发相关的数据建模与分析能力；

3. 精通Python语言，熟悉深度学习模型的构建、训练与优化，掌握图神经网络、Transformer等主流模型的应用；

4. 具备使用Pytorch、TensorFlow等深度学习框架的开发经验，能够设计并实现适合药物研发需求的AI算法；

5. 熟悉CADD领域的常用工具软件，了解分子模拟、蛋白质结构预测和分子动力学的基本原理；

6. 具备良好的跨学科协作和沟通能力，能够有效与结构生物学、计算化学和药物化学团队合作，共同推进项目进展；