计算机药物设计高级研究员

优缺点分析

角色解读

• 可在计算药物设计专家路线深耕，逐步成长为CADD方法学专家或技术负责人
• 随着AI驱动药物设计发展，可向AI+CADD交叉方向拓展，参与新算法与计算平台建设
• 也可向药物研发项目管理方向发展，负责更大范围的大分子药物研发项目
• 大分子结构建模与相互作用研究：运用分子对接、分子动力学等方法研究靶标蛋白与配体相互作用，构建并优化多肽/蛋白/抗体与靶点的三维结构模型，预测结合亲和力与活性
• 多肽与抗体分子设计优化：负责多肽分子设计与改造（提升活性、选择性、成药性），以及抗体/重组蛋白的人源化、亲和力成熟、功能与成药性优化
• 数据驱动的构效关系分析：结合生物活性与结构生物学实验数据进行SAR挖掘，提出结构优化策略并制定实验验证方案
• 计算工具与新技术落地：跟踪自由能计算、量子化学、AI驱动设计等前沿方法，开发或改进计算算法、脚本与机器学习模型
• 扎实的计算化学与结构生物学功底：熟悉分子对接、分子动力学、SBDD等方法并具备实际操作经验
• 大分子药物设计经验：具备多肽、抗体、重组蛋白等大分子改造与优化的科研或项目经验
• 专业软件与编程能力：熟练使用Schrödinger、Discovery Studio、Autodock等软件，能用Python/R开发脚本或机器学习模型
• 跨部门协作与问题解决能力：以结果为导向，能与实验团队及其他部门高效协作

申请策略

• 了解恒瑞在大分子药物（多肽、抗体等）方向的研发管线与重点领域，在申请中体现匹配度
• 准备能说明计算如何指导实验、推动项目进展的具体案例
• 突出大分子（多肽/抗体/重组蛋白）设计的实际项目经验与成果，量化活性、成药性等方面的改进
• 展示分子对接、分子动力学、SBDD等方法的实操能力，列出常用软件（Schrödinger、MOE、Autodock等）
• 强调编程与建模能力，如Python/R脚本开发、机器学习模型在药物设计中的应用
• 体现跨部门协作、结果导向以及推动新技术落地的经历
• 补强自由能计算、量子化学、AI/机器学习在药物设计中的应用等前沿方法
• 熟悉小分子SBDD流程，作为加分项提升竞争力

面试指南

• 用STAR（情境-任务-行动-结果）结构讲述项目，突出你的计算方法与可量化的成果
• 强调“计算+实验”闭环思维，说明你如何用实验数据验证并迭代设计
• 对前沿技术问题先讲原理与适用场景，再结合实际落地经验与局限进行分析
• 请介绍一个你主导的大分子（多肽/抗体）设计与优化项目，你是如何用计算方法提升活性或成药性的？
• 你如何结合实验数据（生物活性、结构生物学）开展构效关系分析并指导结构优化？
• 你熟悉哪些SBDD软件与方法？能否说明分子对接和分子动力学在你的项目中的具体应用？
• 你如何看待自由能计算、量子化学、AI驱动设计等前沿方法在大分子药物设计中的落地？
• 你如何与实验团队及其他部门协作推动项目？遇到过什么分歧，如何解决？