信达生物
AI物理化学科学家(J22600)
AI物理化学科学家(J22600)
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI药物设计
AI药物设计
Aidd
Amber
Cryo-Em
Dft
Gromacs
Hpc
Md
分子动力学
量子化学
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
AI制药计算科学家，前沿稀缺高薪，技术与耐心双考验
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比AI药物设计中位数高
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 430 个在招
市场机会
选择不多
上海 · AI药物设计 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
信达生物AI物理化学科学家（上海），执行分子动力学（MD）、自由能微扰（FEP+）与量子化学（QC/DFT）计算，分析X-ray/Cryo-EM高分辨结构数据，与AIDD团队融合物理模拟与机器学习
要求计算化学/生物物理博士或3-5年工业界经验
最低要求
Education: Ph.D. in Computational Chemistry, Biophysics, or a related field, OR 3-5 years of relevant industry experience（计算化学、生物物理学或相关领域博士，或3-5年相关行业经验）
Core Expertise: 精通并具有实战动手能力的分子动力学（MD）、自由能微扰（FEP+）与量子化学（QC）方法
Structural Analysis: 具备高分辨结构数据（X-ray晶体结构与Cryo-EM数据）分析、精修与解读的实战经验
Software Proficiency: 熟练使用主流模拟软件包（AMBER、GROMACS、NAMD、Desmond）与QC软件（Gaussian、ORCA）
Programming: 熟练使用脚本语言（如Python）进行工作流自动化与数据分析
工作职责
Perform advanced Molecular Dynamics (MD) simulations to study protein-ligand interactions, conformational changes, and binding kinetics（执行高级分子动力学模拟，研究蛋白-配体相互作用、构象变化与结合动力学）
Execute and analyze Free Energy Perturbation (FEP+) calculations to accurately predict binding affinities and guide lead optimization（执行并分析FEP+计算，准确预测结合亲和力以指导先导优化）
Apply Quantum Chemistry (QC) methods (e.g., DFT) to determine accurate electronic properties, reaction mechanisms, and pKa values of drug candidates（应用量子化学方法确定候选药物的电子性质、反应机理与pKa）
Conduct hands-on analysis of high-resolution structural data, including X-ray crystal structures and Cryo-EM data, to inform computational models and design strategies（实战分析X射线晶体结构与Cryo-EM数据，支撑计算模型与设计策略）
Develop and maintain robust computational workflows for efficient execution of MD, FEP+, and QC calculations on high-performance computing (HPC) resources（在HPC资源上开发并维护稳健的计算工作流）
Collaborate with AIDD scientists to integrate physics-based simulations with machine learning models（与AIDD科学家合作，将物理模拟与机器学习模型融合）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI+物理模拟是药物设计最前沿方向之一
- 信达生物AIDD投入充足，算力与项目资源好
- 技能组合行业稀缺议价强
- 博士门槛或3-5年工业界经验要求高
- 计算预测与实验验证的落差需要心态平衡
- 多项目并行时计算任务调度繁琐
- 适合计算化学/生物物理背景、动手能力强、想深耕AI驱动药物设计的科学家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向计算科学负责人、AI制药平台负责人晋升
- 物理模拟+ML交叉背景在AIDD领域极稀缺
- 用MD模拟研究蛋白-配体相互作用与结合动力学
- 跑FEP+预测亲和力指导先导优化
- 用DFT等QC方法算电子性质与pKa
- 分析Cryo-EM/X-ray结构
- 搭建HPC计算工作流并与AIDD机器学习模型融合
- 计算化学/生物物理博士或3-5年工业界经验
- MD/FEP+/QC三大方法的专家级动手能力
- AMBER/GROMACS/NAMD/Desmond与Gaussian/ORCA熟练
- Python自动化与HPC经验
申请策略
- 面试准备技术细节深挖
- 展示计算与实验闭环思维
- 突出FEP+/MD指导优化的实际成功案例
- 写明软件栈与HPC经验
- 展示论文、开源工作流或ML融合项目
- 跟进FEP+最新方法论
- 学习机器学习与物理模拟融合框架（如主动学习）
- 补充Cryo-EM结构解析流程
面试指南
- 方法问题用『体系准备-参数选择-验证-结论』展开
- 融合问题展示互补性判断
- 体现结果与实验对照意识
- 请介绍一次FEP+计算指导先导优化的案例？
- MD模拟如何设置才能可靠捕捉结合动力学？
- 你如何处理Cryo-EM结构分辨率不足的问题？
- 如何设计HPC工作流提高计算效率？
- 如何看待物理模拟与ML模型在AIDD中的互补？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值88
薪资福利
85较高
AI制药计算岗薪资头部水平，JD未披露具体数字。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
90较高
AIDD前沿方向，物理模拟+ML交叉，成长上限高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MD、FEP+、DFT、Cryo-EM、Machine Learning、HPC
成长机会Collaborate with AIDD scientists
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
计算工作节奏可控，项目节点期集中赶工。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
88较高
计算驱动的药物设计加速新药发现，行业意义重大。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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