锦鲤求职岗位描述
岗位简介
面向药物化学分子的设计、合成、优化等早研阶段的关键环节，负责建立数据体系和特征工程、研发分子与反应表征、模型开发及评估验证。该岗位以数据和算法研发为核心，结合计算化学、计算生物学或理论物理化学背景，与公司 CADD/计算化学团队及实验业务团队协作，将科学知识、计算结果和实验数据转化为可训练、可评估、可持续迭代的 AI 能力。
岗位职责
1. 数据体系与训练数据建设
• 围绕化学合成及其他 AIDD 项目，开展内部实验数据、公开数据和商业数据的收集、解析、清洗、标准化、去重、质量控制及版本管理，建设可复用的数据处理流程。
• 结合具体任务设计训练样本与多模态数据制作方案，包括分子/反应二维与三维结构、反应条件、实验与工艺参数、活性或性质数据、文本与知识信息，以及必要的计算特征等。
• 与 CADD/计算化学团队协作，提出计算需求、参数范围和质量验收标准，对计算结果进行筛选、整理和结构化，将其转化为可用于模型训练的特征、标签或辅助监督信号。
• 分析数据覆盖度、偏差、噪声、稀疏性及数据泄漏风险，提出数据补充、增广、重采样或新实验数据制备方案，并通过模型评估验证新增数据的实际价值。
2. 表征、特征与模型研发
• 研究并实现适合化学与药物研发任务的分子、反应及生物体系表征，结合领域知识设计具有可解释性和可学习性的特征、标签及物理先验。
• 根据数据特点选择传统机器学习或深度学习方法，找到和数据最佳匹配的建模方案。
• 参与 LLM/Agent 在知识抽取、数据处理、工具调用和专家辅助决策等场景中的技术验证与模块开发。
• 开发可复现的训练与推理代码、数据流水线和实验脚本，推动模型能力从技术验证逐步进入真实业务流程。
3. 模型评估与专项技术验证
• 针对业务目标建立合理的数据划分、基线方法、评估指标和验证集，避免数据泄漏，并评估模型的准确性、排序能力、泛化性、鲁棒性、可解释性及适用边界。
• 结合实验反馈、专家判断和计算结果开展模型结果分析，定位数据或模型瓶颈，形成可执行的改进建议。
• 持续跟踪化学 AI、AIDD、分子表征和科学机器学习领域的新方法，独立承担单项难点技术的调研、原型实现和可行性验证，为技术路线选择提供依据。
任职条件
• 计算化学、理论化学、物理化学、计算生物学、生物物理、化学信息学、人工智能或相关专业博士学历。具备扎实的化学/生物科学基础和计算思维，能够理解实验问题，并将领域知识转化为数据、特征或模型假设。
• 熟练使用 Python 和 Linux，具备良好的编码、调试和工程化能力；理解机器学习与深度学习基本原理，有一定AI项目开发经验。
• 有良好的科研项目研究经历，能够独立进行课题的调研，规划，并有一定领导能力，可以带领合作者共同推进项目。
• 思路清晰，沟通顺畅，善于沟通及团队协作。
• 英语熟练，有较好英语沟通和阅读英文文献的能力。
您将得到的培训：
1.
新员工培训：帮助您快速了解公司融入到团体；
2.
在岗专业知识培训：导师一对一制，帮助快速达到岗位工作要求；
3.
药物化学领域学术界及工业界知名专家线上或线下讲座。
职业发展：
1.
通过AI技术赋能大规模实验并与实验团队深度合作，成长为AI与药物化学交叉领域的行业专家。
2.
发掘您的管理潜质，有机会晋升至管理岗位，获得股权激励。
所属公司：
康龙化成（北京）新药技术股份有限公司
工作地点：
北京市北京经济技术开发区泰河路6号
职位关键词：
小分子药物研发、药物化学、AIDD、AI for Chemistry、AI for Drug Discovery、计算化学、CADD