Sr. Manager, MCICC

优缺点分析

角色解读

• 在技术层面，可向AI驱动药物发现专家或首席科学家方向发展，引领新一代计算药物设计平台
• 在项目层面，可成长为跨项目计算平台负责人，管理团队并推动方法论创新
• 在行业层面，可进入生物技术公司或大型药企的研发领导岗位，负责整个计算药物研发管线
• 设计并部署AI系统，结合化学、生物学和结构建模数据，加速小分子药物的评估与开发
• 应用CADD方法（如分子对接、QSAR）进行虚拟筛选、先导化合物优化和候选药物评估
• 与药物化学家、生物学家等跨职能团队协作，将科学问题转化为计算策略
• 快速迭代模型和算法，支持药物发现项目中关键决策点的数据驱动决策
• 扎实的CADD和AI/机器学习基础，能独立构建和优化分子属性预测、虚拟筛选等模型
• 熟练使用PyTorch、TensorFlow等框架，以及科学计算库（NumPy、SciPy等）
• 理解小分子药物发现全流程（从靶点识别到临床前候选物），能融入计算策略
• 具备跨学科沟通能力，能有效连接化学、生物学与计算模型

申请策略

• 准备一个详细的端到端案例，展示从化学问题→计算策略→结果验证的完整流程
• 了解默沙东在AI药物发现方面的公开布局（如合作或内部平台），面试时体现对公司的研究兴趣
• 突出CADD项目经验，尤其基于结构的药物设计、虚拟筛选和QSAR建模的实际应用
• 强调AI/机器学习项目，特别是分子图神经网络、生成模型或属性预测方面的成果
• 展示跨学科合作案例，说明如何将计算模型与化学/生物学需求结合
• 如有制药行业经验，务必列出参与的项目阶段（如先导优化、临床前候选物选择）及贡献
• 补强物理信息学习或混合ML/物理方法，如使用Schrödinger或OpenMM进行自由能计算
• 熟悉默沙东可能使用的内部平台或公开数据库（如ChEMBL、PDB），提升领域知识

面试指南

• 对于开放性问题，采用‘背景-方法-结果-启示’结构：先明确问题背景，再说明采用的计算方法（如模型选择、数据来源），然后展示结果和验证，最后总结对项目决策的影响
• 对于技术概念题，先给出精确定义，然后用实际案例说明应用场景，突出自己动手解决的细节
• 对于协作和冲突类问题，着重展示倾听、折中、以数据驱动决策的能力，避免指责他人
• 请描述你如何将一个化学问题（如优化ADMET）转化为计算建模任务，并设计解决方案
• 你如何评估一个机器学习模型在药物发现中的实际效用？举例说明有哪些指标
• 解释自由能微扰（FEP）的工作原理，你是否有使用经验？
• 你如何处理CADD模型预测与实验数据不一致的情况？
• 请介绍一个你与化学/生物学家合作的项目中遇到的沟通挑战及如何解决