默沙东
Manager, Evaluation & Validation, MCICC
Manager, Evaluation & Validation, MCICC
发布于 大约 2 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
PyTorch
TensorFlow
JAX
Machine Learning
Computational Chemistry
Cadd
Small Molecule
Structure-Based Drug Design
AI 估算 · 35k–55k
跨国药企上海Manager岗，AI+CADD方向稀缺，薪资具有竞争力
职位详情
关于这个职位
这是一个在默沙东（MSD）上海的AI驱动药物评估与CADD方向的Manager职位
你将负责构建和部署AI系统，整合AI与经典计算化学方法，支持小分子药物的评估与开发
需要与化学家、生物学家等跨团队紧密协作，推动项目决策
适合有深厚计算化学和AI背景、希望在工业界推动AI制药落地的资深科学家
最低要求
博士或硕士学位，在CADD、计算化学、计算生物学、AI、机器学习或相关技术领域具有同等实践经验
在基于AI的小分子药物评估或CADD相关应用方面有实践经验
对小分子药物发现工作流程有扎实理解，包括苗头化合物识别、先导化合物优化和决策节点
在机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow、JAX）和科学计算工具（如NumPy、SciPy、Pandas）方面有丰富经验
具有与化学和生物学科学家合作的经验，能够将领域知识融入计算模型
具备出色的问题解决能力和快速学习能力，能在快节奏环境中工作
优秀的跨学科沟通能力
工作职责
设计、开发和部署用于小分子药物评估与开发的AI驱动系统，整合来自化学、生物学和结构建模的数据
应用和扩展CADD方法（如基于结构和基于配体的方法）支持药物设计和评估
将机器学习模型与CADD工作流相结合，包括虚拟筛选、分子性质预测、结合/姿态评估和可开发性评估
与药物化学家、AI科学家、生物学家和项目团队紧密合作，将科学假设和项目需求转化为可行的计算策略
整合靶点生物学、疾病机制和化学设计策略，支持理性决策
在快节奏的研发环境中快速原型设计、迭代和优化模型及工作流
参与跨项目AI/CADD平台建设，实现可扩展、可重用、以决策为导向的药物评估能力
优先资格
在CADD技术方面有实践经验，如：基于结构的药物设计（如对接、结合姿态分析）、基于配体的建模（QSAR、相似性、药效团概念）、物理信息或混合ML/物理方法
在药物发现AI模型方面有经验，包括图神经网络、生成模型、结构预测或性质预测
在疾病生物学和靶点研究方面有经验，能展示将生物学背景与化学设计和评估策略联系起来的能力
熟悉真实的制药研发决策过程、项目里程碑和权衡（如效价 vs ADMET vs 可开发性）
有构建支持项目团队的流程或工具的经验，而非独立研究原型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球顶级药企，参与前沿的AI+CADD药物研发，技术积累深厚
- 上海核心地段办公，团队氛围国际化，与顶尖科学家合作
- 薪资福利优厚，职业发展路径清晰，可向管理或深度技术方向发展
- 跨团队协作要求高，需要将复杂技术问题解释给非计算背景同事
- 适合有AI和计算化学双背景、热爱药物发现、希望在工业界推动AI落地的资深科学家或经理
缺点 / 挑战
- 需要同时精通AI和CADD，技术门槛较高，学习曲线陡峭
- 药物研发周期长，项目决策压力大，需要耐心和严谨性
角色解读
- 在AI制药领域成为技术专家或团队负责人，主导更大规模的药物发现项目
- 向研发管理方向发展，带领跨学科团队负责整个项目的计算策略
- 积累工业界经验后可进入顶尖药企或AI制药创业公司担任高级职位
- 搭建和部署AI系统，用于小分子药物评估和开发，整合化学、生物学和结构建模数据
- 应用CADD方法（如对接、QSAR）和机器学习模型（如GNN、生成模型）支持药物设计和虚拟筛选
- 与药物化学家、生物学家等跨团队合作，将科学问题转化为计算策略并推动项目决策
- 参与建设可复用的AI/CADD平台，提升整个研发团队的效率
- 扎实的CADD和计算化学基础，包括基于结构和配体的方法
- 熟练使用机器学习框架（PyTorch、TensorFlow等）和科学计算库（NumPy、SciPy）
- 深入了解小分子药物发现流程，从苗头化合物到先导优化
- 优秀的跨团队沟通能力和将生物学背景与化学设计结合的能力
申请策略
- 准备一个完整的案例：从问题定义到模型构建，再到最终影响项目决策的全过程
- 关注默沙东在AI制药方面的战略和公开成果，在面试中展现行业洞察
- 突出在AI药物评估或CADD方面的项目经验，特别是成功推动药物发现决策的案例
- 强调使用PyTorch/TensorFlow等框架进行分子建模的实践经历
- 展示跨团队合作成果：如何与化学、生物团队协作并影响项目方向
- 补充或强化CADD技能，特别是基于结构的药物设计（对接、MD模拟）
- 学习图神经网络（GNN）和生成模型在药物发现中的应用
- 了解制药行业决策流程，例如如何平衡效价、ADMET和可开发性
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和团队协作
- 先讲问题背景，再讲方法选择和迭代过程，最后强调对项目决策的实际影响
- 诚实地讨论失败案例和学到的教训，展示成长思维
- 如何将一个生物学假设转化为具体的计算策略来指导先导化合物优化？
- 请描述你使用AI模型预测小分子性质的经历，并讨论模型的可解释性
- 你如何处理机器学习模型在真实药物发现项目中的过拟合问题？
- 在与化学家合作时，你如何确保你的计算建议被采纳？
- 请举例说明你如何将CADD和AI方法结合来解决一个具体问题
匹配度报告
74
综合匹配度
跨国药企前沿AI制药Manager岗，技术驱动，薪资优厚，但WLB一般
适合人群
适合追求技术成长和行业影响力，且能接受一定工作强度的资深AI制药科学家。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值85
薪资福利匹配
75中等
该职位为Manager级别，薪资在药企中具有竞争力，但JD未明确具体薪资福利，属于行业标准水平。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及AI和CADD前沿技术，默沙东提供良好的研发平台，但JD未明确提及晋升路径或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、CADD、Machine Learning、PyTorch、TensorFlow、JAX、Graph Neural Networks、Structure-Based Drug Design
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，上海徐汇地段便利，但JD未提及弹性工作或WLB政策，可能有一定工作压力。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
药物研发对社会健康有积极影响，AI制药属于高速增长领域，创新性高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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