岗位职责 1. 参与AI驱动的分子设计项目，支持分子生成、虚拟筛选、分子优化和候选化合物分析。 2. 协助整理小分子数据，包括结构、活性、ADMET性质、靶点和文献信息。 3. 使用分子对接、药效团分析、构效关系分析等方法，支持先导化合物发现与优化。 4. 配合算法团队开展分子生成模型、性质预测模型和多目标优化模型的测试与结果分析。 5. 跟踪AI药物设计、分子生成、ADMET预测等方向的前沿文献，并整理汇报。 任职要求 1. 药物化学、计算化学、药学、生物信息学、化学信息学、人工智能等相关专业硕士或博士在读优先。 2. 了解小分子药物设计、构效关系、ADMET、分子对接或虚拟筛选等基础概念。 3. 熟悉 Python，具备基本数据处理能力；熟悉 RDKit、Schrödinger、MOE、AutoDock、PyMOL 等工具者优先。 4. 对AI药物设计、生成式模型、大语言模型在药物研发中的应用有兴趣。 5. 具备良好的学习能力、文献阅读能力和团队协作能力。 6. 每周可实习不少于3天，连续实习3个月以上者优先。 加分项 1. 有分子设计、分子对接、虚拟筛选、分子动力学或ADMET预测经验。 2. 了解 GNN、Transformer、扩散模型、强化学习或LLM在分子生成中的应用。 3. 熟悉 ChEMBL、PubChem、BindingDB、PDB 等常用数据库。