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：合同制

工作地点：远程（全球）

职位概述：在这一职位上，您将运用自己的专业知识，帮助训练新一代 AI 系统。您的工作将通过高质量的真实场景输入，影响模型如何学习、推理和表现。

主要职责

• 设计并撰写计算化学、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，并附有清晰、可验证的解答。
• 审阅并评估 AI 模型输出的科学准确性、严谨性和推理深度，识别非专业人士会忽略的细微错误。
• 以原始文献和既定方法为依据，制定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、虚拟筛选与对接、QSAR/ADMET 建模以及蛋白质组学/代谢组学数据分析等领域运用您的专业知识。
• 提供清晰的书面推理说明，以便其他专家能够理解并验证。
• 通过迭代反馈和同行评审周期达到质量标准。

必备资质（必须）

• 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操研究经验（有湿实验室经验者优先）。
• 专业的英语书面和口语能力（C1 或更高）。

优先技能

• 在药物发现或结构生物学领域的博士后或工业界研究经验（制药/生物技术）。
• 发表记录突出，尤其是在相关期刊上发表的第一作者论文。
• 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。
• 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、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（实际工作中必需），以及 R、Bash 或类似语言；有用于分子性质预测的机器学习经验（GNN、生成模型）者优先。
• 具有基准测试、模型评估或科学写作/审稿经验。
• 能够以书面形式清晰、精确地解释复杂的科学概念。