岗位描述(节选)
1. 构建并优化“AI设计—高通量筛选—实验验证—迭代反馈”闭环工作流,整合内外部AI蛋白大模型、结构计算及实验数据,并在内部Benchmark数据集上验证算法有效性与鲁棒性;
2. 主导抗体优化类AI项目,针对亲和力成熟度、可开发性(如溶解度、聚集倾向等)、免疫原性等多维性质开展多目标优化,输出帕累托最优设计方案;
3. 与湿实验团队及计算生物学同事紧密协作,基于实验数据反向迭代优化AI模型策略,提升设计命中率,降低实验轮次与抗体筛选数量;
4. 基于主流生成式模型架构,开展大分子药物(如新型抗体骨架、双特异性抗体)的从头设计(De Novo Design);
5. 持续追踪AI蛋白结构预测、生成式设计及抗体工程领域前沿进展,推动技术转化落地,并组织内部技术分享与培训。
【任职要求】
1. 人工智能、计算生物学、结构生物学、计算机科学、数学或相关专业博士学历;
2.……
完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。