一、岗位核心职责 1. 聚焦小分子药物化学相关数据调研，包括小分子药物结构、理化性质、作用机制等核心数据的收集与结构化整理； 2. 负责小分子药物相关文献与专利数据分析，从中英文期刊、专利数据库（如 CNKI、USPTO、WIPO）中提取关键信息（如药物研发进展、技术壁垒、权利要求等），进行分类汇总； 3. 参与药物靶点数据调研分析，收集靶点蛋白信息、靶点 - 药物相互作用数据、靶点临床应用进展等，构建靶点数据矩阵，支撑药物研发决策； 4. 运用 Python（Pandas、NumPy 等）进行数据清洗、关联分析与结构化提取，处理文献 / 专利非结构化数据，提升数据利用效率； 5. 协助完成数据可视化与报告撰写，通过 Matplotlib、Seaborn 等工具呈现小分子药物研发趋势、靶点分布特征等，输出标准化调研文档； 6. 跟踪小分子药物领域前沿动态（如新型靶点发现、专利布局策略），辅助团队完成行业趋势分析。 二、任职要求 1. 在读本科生 / 研究生，药物化学、有机化学、药学、生物信息学、化学工程等相关专业优先； 2. 具备扎实的 Python 编程基础，熟练使用 Pandas、NumPy 进行数据处理，了解文本挖掘、数据可视化工具（Matplotlib/Seaborn）者加分； 3. 熟悉小分子药物基本概念（如药物结构、靶点机制），了解文献 / 专利检索方法（如 PubMed、SciFinder、Derwent 等数据库使用）者优先； 4. 具备良好的数据分析思维、逻辑推理能力，能快速提炼文献 / 专利中的核心数据，具备一定的英文文献阅读与翻译能力； 5. 工作认真细致、责任心强，具备良好的文档撰写能力与团队协作意识，能适应多任务并行处理； 6. 每周可实习 5天，能长期稳定实习者优先。 三、你将获得 1. 深度参与小分子药物核心数据项目，聚焦文献专利分析与靶点调研，积累细分领域实战经验； 2. 强化 Python 在医药化学数据处理中的实操能力，掌握非结构化数据提取、靶点数据分析的专业方法； 3. 一对一导师指导，针对性提升小分子药物领域认知、专利文献检索与数据分析技能； 4. 沉浸式体验医药研发 + 数据交叉领域工作氛围，参与行业前沿技术分享会，拓展行业视野；