AIDD生信方向高级科学家

岗位职责： 1.多组学数据挖掘与靶点发现：利用生物信息学方法分析大规模基因组、转录组、蛋白组等数据，识别并验证疾病相关的新型药物靶点。构建疾病-基因-通路关联网络，通过公共数据库（TCGA、GEO、UK Biobank 等）及内部数据驱动早期药物发现。 2.AI/ML 模型开发与应用：结合深度学习（如图神经网络、Transformer）与经典机器学习算法，开发靶点预测、生物标志物识别、患者分层模型。协同 AIDD 团队将生物信息学特征（基因表达、突变特征、通路活性）整合到药物响应预测及分子生成模型中。 3.技术平台建设与创新：建立标准化的生物信息学分析流程（WDL / Nextflow / Snakemake），确保分析的可复现性与规模化。评估并引入前沿生物信息学工具、数据库及 AI 模型，提升内部 AIDD 平台的创新能力。 4.跨学科协作：与药物化学、计算化学、实验生物学团队紧密配合，推动从靶点提名到先导化合物优化的数据闭环。为项目团队提供生物信息学支持（差异表达分析、富集分析、生存分析、单细胞数据解析等）。 5.知识沉淀与对外交流：撰写研究报告、专利及高水平学术论文，代表公司在学术会议或合作项目中展示成果。 任职要求： 1.生物信息学、计算生物学、基因组学、系统生物学等相关专业，博士（可接受应届），或硕士+2年以上工业界或高水平学术界工作经验，工作经验丰富、特别优秀者可放宽至本科 。 2.精通 NGS 数据分析（RNA-seq、WGS、scRNA-seq、ATAC-seq 等），熟练使用主流分析工具（STAR、cellranger、GATK、DESeq2、Seurat 等）。熟练应用 Python（pandas、numpy、scikit-learn、scanpy）和 R（tidyverse、bioconductor），有能力在生产环境维护分析代码。 3.具备机器学习/深度学习基础，至少熟悉一种框架（PyTorch / TensorFlow / JAX），能够构建并训练面向生物数据的模型（如基因表达分类、通路活性回归）。深入理解人类遗传学、疾病相关通路及靶点生物学，能从组学数据中提取可靠的药物发现假设。熟悉 Linux 环境、版本控制（Git）及云计算资源（AWS / GCP / 阿里云）的使用。 4.深入理解药物化学原理、ADMET预测及优化策略；能够通过3D结构信息（蛋白-配体复合物）提出新颖的分子设计思路 ；或能够独立处理同源模建、结合位点分析、口袋动力学特性研究，为难成药靶点提供解决策略；或熟悉QM/MM、QM计算（高斯等），能够解决酶催化机理、金属蛋白相互作用等复杂问题者尤佳。 5.身体健康，无先天性色觉障碍。