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工作内容：
1.主导大分子亲和力/活性优化、人源化改造;
2.结合理化性质预测工具，对设计蛋白进行稳定性、溶解度及低聚集倾向性优化，提升可开发性;
3.构建AI驱动的高通量设计-验证闭环:基于计算机药物设计技术进行基于纳米抗体的单/双/多特异性抗体药物的设计方案调研、制定和实施，理解并消化设计方案对应的湿实验结果，并反馈优化干实验设计方案;
4.开发自动化脚本(Python)整合计算工具链，提升蛋自设计流程效率。
岗位要求：
1.硕士及以上学历，计算生物学/生物信息学/生物工程/AIDD相关专业;
2.具备蛋白理化性质优化经验，能应用工具评估稳定性，溶解性/聚集风险;
3.拥有抗体(人源化/亲和力成熟/免疫原性)或蛋白(活性/热稳定性)AI设计项目经验;
4.熟练使用Python处理生物数据。
优先条件
具有组学数据分析基础；
部署/掌握开源蛋白模型(如RFDiffusion、ProteinMPNN本地化);
掌握生成式AI(扩散模型、VAE)在蛋自设计中的应用;
熟悉工业场景需求(抗体药物开发优化等)。
研究和试验发展
