计算化学、结构生物学与药物发现科学家（博士）

职位名称：计算化学、结构生物学与药物发现科学家（博士）

职位类型：合同工

工作地点：远程（全球）

职位概述：在该职位中，您将运用专业知识帮助训练下一代 AI 系统。您的工作将通过高质量的、真实世界的输入，塑造模型的学习、推理和表现方式。

主要职责

• 设计并编写计算化学、结构生物学和药物发现领域具有挑战性的专家级科学问题，并提供清晰、可验证的解答。
• 审查和评估 AI 模型输出的科学准确性、严谨性和推理深度，识别非专家会遗漏的细微错误。
• 基于原始文献和既有方法学，开发详细的评分标准和参考答案。
• 在分子建模与模拟、蛋白质结构预测与设计、虚拟筛选与分子对接、QSAR/ADMET 建模以及蛋白质组学/代谢组学数据分析等领域应用专业知识。
• 以书面形式清晰解释您的推理，使其他专家能够理解并验证。
• 通过迭代反馈和同行评审循环达到质量标准。

必备资格（必须满足）

• 计算化学、结构生物学、生物物理学、生物信息学、药物化学、生物化学或密切相关领域的博士学位。
• 在学术或工业实验室拥有实际研究经验（湿实验经验为加分项）。
• 专业的英语书面和口语能力（C1 或以上）。

优先技能

• 在药物发现或结构生物学领域拥有博士后或工业研究经验（制药/生物技术）。
• 丰富的发表记录，尤其是在相关期刊上以第一作者发表的论文。
• 分子建模与模拟：GROMACS、AMBER、NAMD、OpenMM、自由能方法（FEP/TI）。
• 结构预测与设计：AlphaFold、Rosetta、同源建模、冷冻电镜/X 射线晶体学数据解读。
• 分子对接与虚拟筛选：AutoDock、Glide、Schrödinger Suite、MOE。
• 化学信息学：RDKit、QSAR/QSPR、ADMET 预测、指纹计算、化合物库设计。
• 蛋白质组学与代谢组学：LC-MS/MS、MaxQuant、DIA/DDA 工作流程、PTM 分析、非靶向代谢组学。
• 编程：Python（实践中必须掌握），以及 R、Bash 或类似语言；具有用于分子性质预测的机器学习经验（GNN、生成模型）为加分项。
• 具有基准测试、模型评估或科学写作/评审经验。
• 能够以书面形式清晰、准确地解释复杂的科学概念。