国际香精香料公司
AI-Chemist/Computational Chemist Leader
AI-Chemist/Computational Chemist Leader
发布于 大约 17 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
博士
研究与开发 (研发)
机器学习
生成模型
化学信息学
药物设计
计算化学
分子对接
分子建模
虚拟筛选
AI 估算 · 50k–80k
该职位为资深AI/计算化学负责人，需博士学历和5年以上经验，属于高技能稀缺人才，上海跨国企业薪资有竞争力，月薪5-8万合理。
职位详情
关于这个职位
该职位是国际香精香料公司（IFF）的AI化学家/计算化学负责人，负责利用人工智能和数据驱动方法设计下一代香氛分子，推动分子发现引擎
你将领导虚拟库设计、分子筛选和优化，与外部AI伙伴及内部团队紧密合作，将计算设计转化为商业价值
适合具备计算化学、AI/ML和分子建模深厚背景的资深科学家
最低要求
计算化学、化学信息学、化学物理或相关领域博士，具有分子建模、对接和基于配体设计的深厚专业知识
年以上行业内分子发现经验，有成功设计分子并推进到执行和开发管线的记录
在基于结构和基于配体的建模、嗅觉/药效团开发与虚拟筛选、物理化学性质建模与优化方面具有成熟的专业知识
扎实理解分子-蛋白质相互作用（受体生物学）以及结构-功能关系（亲和力、选择性、活性驱动因素）
在化学领域拥有AI/ML方法的实践经验，包括生成模型、预测建模或数据驱动设计工作流，并能批判性评估模型性能和局限性
能够设计和指导大规模分子库，高效探索化学空间以产生高价值候选分子
强大的科学领导力和可信度，能够与领先AI公司平级协作，并在高度跨学科和快节奏环境中有效工作
工作职责
将外部AI驱动的发现成果整合并协调到内部工作流中，批判性评估、优化和优先排序分子候选物，确保科学稳健性、质量并与发现管线目标保持一致
充当AI驱动发现的科学引擎，将战略目标转化为分子假设，指导虚拟库设计和筛选，并与外部AI合作伙伴及内部团队紧密合作进行迭代模型优化
将计算设计与实验验证和后续开发连接起来，与合成、分析和生物学团队紧密合作，确保高价值候选物的有效验证和推进
优先资格
在AI驱动的分子设计方面被公认为专家，能够将先进计算方法转化为有影响力的分子发现成果
具有强大的科学判断力和严谨性，能够批判性评估模型、数据质量和生成的分子以做出稳健决策
有交付高价值候选分子的可靠记录，将计算设计与实验验证和管线推进联系起来
作为外部AI生态系统的影响力合作伙伴，能够挑战、指导和提升与领先技术提供商的合作
协作且以影响力为导向的领导者，在化学、AI和生物学的交叉领域蓬勃发展，加速突破性创新
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI+化学的前沿交叉领域，技术壁垒高，职业竞争力强
- 公司为全球行业巨头，资源雄厚，项目影响力大，产品直触消费者
- 提供全球项目参与和跨地域学习机会，薪酬福利具有竞争力
- 工作弹性灵活（agile role），注重工作与生活平衡
- 需要同时掌握计算化学和AI/ML，技能要求极高，学习曲线陡峭
- 跨团队协作和外部合作管理复杂度高，需要较强的沟通和领导力
- 适合拥有计算化学博士背景且具备AI/ML经验的资深科学家，渴望将前沿技术应用于真实产品创新，并能够领导跨学科项目
缺点 / 挑战
- 对候选分子的商业转化要求明确，成果导向压力较大
角色解读
- 在IFF内部可晋升为计算科学总监或首席科学家，领导更大团队和全球项目
- 积累AI+化学领域的稀缺经验，可跳槽至制药、生物科技或AI制药初创公司担任高管
- 成为行业公认的AI驱动分子设计专家，参与制定技术标准和创新方向
- 利用AI和计算化学方法设计和优化香氛分子，推动分子发现管线
- 与外部AI公司合作，整合和评估AI生成的分子候选物，确保科学可行性
- 指导虚拟库设计、分子筛选和迭代优化，加速高价值候选分子的识别
- 与合成、分析和生物学团队协作，将计算设计转化为实验验证和产品开发
- 精通计算化学和分子建模，包括对接、基于配体/结构的设计和虚拟筛选
- 具备AI/ML在化学中的应用经验，如生成模型、预测建模和数据驱动设计
- 深刻理解分子-蛋白质相互作用和结构-功能关系
- 强大的科学领导力和跨团队协作能力，能与外部伙伴平等对话
申请策略
- 认真研究IFF的香氛产品线和技术战略，在面试中展现对业务的理解
- 准备一个基于AI和计算化学的分子设计案例，展示从假设到验证的完整流程
- 突出分子发现项目的具体成果，如成功进入开发管线的候选分子数量和质量
- 详细展示AI/ML在化学中的应用案例，包括使用的模型、数据规模和性能指标
- 强调与外部AI公司或学术界的合作经历，体现科学领导力和影响力
- 列出掌握的分子建模工具和编程语言（如Python、RDKit、Schrödinger等）
- 若AI/ML经验不足，可在线学习生成模型、强化学习在化学中的应用
- 熟悉行业常用的计算化学平台（如Schrödinger、OpenEye）和数据结构（如SDF、SMILES）
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出你的角色和贡献
- 先阐述理论原则，再结合具体案例，展示批判性思维和决策过程
- 强调跨学科合作和沟通，体现领导力和团队影响力
- 请描述一个你利用AI/ML成功设计出候选分子的项目，遇到了哪些挑战？
- 你如何评估一个生成模型输出的分子候选物是否值得推进实验验证？
- 你如何与合成化学家和生物学家协作，将计算设计转化为实际分子？
- 你对基于结构和基于配体两种分子设计方法有何偏好？为什么？
- 请解释一下你如何确保虚拟筛选的假阳性率控制在可接受范围内
匹配度报告
71
综合匹配度
全球香精巨头AI计算化学Leader，前沿技术栈，薪资优厚，成长空间大，但社会意义感一般。
适合人群
适合重视技能成长、技术前沿性，对薪酬有一定要求，且能接受适度工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
使命价值匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
该职位薪资竞争力强（推测偏高），但JD未明确具体福利，整体补偿性动机满足较好。
薪资信号偏高 (50K-80K/月)
成长发展匹配
85较高
职位处于AI+化学前沿，技能成长空间大，且公司提供全球学习机会和晋升通道，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、机器学习、生成模型、分子建模、虚拟筛选
成长机会opportunities to learn、develop、expand your expertise
业务类型ambiguous
工作生活匹配
65中等
工作地点在上海，办公模式为混合弹性，但未明确远程天数，且该级别可能偶有加班，生活动机满足中等。
工作模式混合式弹性办公
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
60中等
香精香料行业稳定，但社会影响力中性，创新程度积极，意义感动机满足一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs