• 利用Docking、QSAR、MD等计算机辅助药物设计方法，参与药物研发项目，筛选、评价和优化小分子先导化合物。

• 分子动力学模拟及相关计算方法的应用和开发。

• 跟踪计算机辅助药物设计领域的最新研究动态，引进、应用和开发新的计算方法。

• 计算机辅助药物设计、计算化学/药学、计算生物学等相关专业硕士及以上学位。

• 熟练阅读英文文献，熟悉药物筛选及药物设计的流程和方法。

• 熟悉基于结构或配体的药物设计软件，如Schrödinger，Discovery Studio，Autodock等。

• 熟练掌握amber，gromacs，lammps，namd等分子动力学软件，有FEP/TI等自由能模拟相关经验，有编程经验者和力场开发经验者优先。

• 有虚拟筛选经验、了解编程知识、熟悉Linux、Python及常用的数据分析、机器学习模块者优先。

• 发表过分子动力学、计算机辅助药物设计相关文章者优先。

• 针对公司的已有的人工智能新药研发平台，优化更新以深度学习和自然语言处理（NLP）为核心的算法模型，维护迭代建设整个算法体系。

• 构建知识图谱。

• 维护公司NLP相关项目。

• 熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理，有NER，关系识别，知识图谱项目经验者优先。

• 优秀的算法和编程能力，熟悉搜索、排序、图等通用算法，精通Python。熟悉主流深度学习工具Pytorch或TensorFlow，能够结合任务调整模型或给出意见。

• 具有很好的表达能力，很好的抗压能力和团队合作能力。

• 热衷于技术创新，善于运用有限资源针对具体问题拿到结果。

• 对于把人工智能技术能够应用到生命科学领域产生商业价值具有强烈的热情。

• 相关专业，有相关项目经历者优先考虑。

• 与人工智能/机器学习团队合作，通过虚拟高通量筛选方法进行早期药物筛选和发现(在硅)，并建议人工智能/机器学习团队优化药物-靶点交互模型/算法

• 负责药物早期发现(湿实验室)，内部发现方案的设计和优化

• 协调合作研发项目，包括药物发现，设计和优化

• 协调内部和合作项目的尽职调查和决策，涉及知识产权、药理学、竞争格局等

• 管理CRO服务(合成和分析)

• 与外部专利律师合作准备NCE专利申请

• 至少10年以上的早期药物开发和设计经验，特别是小分子肿瘤药物(激酶，表观遗传学等)，有肽类药物开发经验者优先

• 对某些适应症有深刻的理解，最好是肿瘤和相关药物

• 担任项目经理或首席科学家，具有发现hits, hit to lead, lead optimization和将候选人从早期发现到IND(临床阶段或商业化是加分项)的经验

• 具有丰富的国内外CRO管理和协调经验

• 有研究和发现关键实验的实践经验者优先

• 有综合能力是加分项

• 了解新兴技术或模式，如DEL, PROTAC等

• 熟悉CADD(计算设计、对接、MD、自由能摄动(FEP)、小分子性质预测等)

• 在早期药物发现期间与各种利益相关者打交道的丰富经验，包括但不限于生物学家，药理学家，CROs，毒理学家和BD人员

• 化学、药理学等早期药物发现相关学科多学科教育背景，博士学位

• 较强的人际交往能力，推动跨职能团队在新药研发项目上更好地合作

• 愿意在创业环境中工作